Объясните терминологию машинного обучения так, чтобы поняла ваша бабуля

Обновлено: в конкурсе от AI Russia выбрали шесть человек, которые доходчиво объяснили термины машинного обучения.

Материал подготовлен при поддержке проекта AI Russia

Машинное обучение и нейросети уже везде: от колл-центров до перерабатывающих заводов. Проект AI Russia собирает реально работающие ИИ-кейсы в библиотеку AI Russia Works, а самые выдающиеся проекты будут награждены премией AI Russia Awards.

Вместе мы запускаем конкурс на самое простое и интересное объяснение терминов из области машинного обучения. Задача не такая уж простая: тяжело объяснить технический термин человеку не из индустрии — вашей соседке, бабушке или племяннику.

Суть конкурса

В комментариях к этой статье дайте понятное определение любого из предложенных терминов. Вот они:

  • рекуррентная нейронная сеть;
  • свёрточная нейронная сеть;
  • дата-сеты;
  • случайный лес / решающие деревья;
  • градиентный бустинг.

Метафоры, аналогии, необычные сравнения — сделайте так, чтобы сложный термин понял человек, совсем далёкий от сферы машинного обучения.

Как будет проходить конкурс

Чтобы принять участие в конкурсе, нужно обязательно авторизоваться на сайте. После этого можно смело писать свой комментарий.

Конкурс продлится три недели — с 23 ноября по 14 декабря. До 23:59 7 декабря собираем комментарии, а затем подводим итоги.

В жюри будет команда из ИД «Комитет», Mail.ru Group, «Яндекса», МТС, «Газпром нефть». Они оценят оригинальность определений и вместе с тем их «понятность». Сыграют свою роль и лайки, но накрутить их не получится: такие вещи мы отследим.

В декабре объявим победителей в этом же материале и анонсируем его в соцсетях, чтобы вы не пропустили. Авторы пяти лучших комментариев получат призы, а их определения будут использованы в материале об искусственном интеллекте на vc.ru.

Призы

№1 «Капсула» — умная колонка с Марусей

№2 «Капсула» — умная колонка с Марусей

№3 «Яндекс.Станция» — умная колонка с Алисой

№4 Умная колонка МТС — с голосовым помощником Марвином

№5 Okko Smart Box — медиаприставка

№6 Okko Smart Box — медиаприставка

Победители

Планировали выбрать пятёрку определений, но в итоге отобрали шесть призёров.

Рекуррентная нейронная сеть

Приз: Умная колонка МТС — с голосовым помощником Марвином

Свёрточная нейронная сеть

Победительница: Мария Молчанова комментарий

Приз: «Яндекс.Станция» — умная колонка с Алисой

Датасет

Победитель: Kolyunyaкомментарий

Приз: «Капсула» — умная колонка с Марусей

Случайный лес

Победитель: Jack Volanкомментарий

Приз: Okko Smart Box — медиаприставка

Градиентный бустинг

Приз: «Капсула» — умная колонка с Марусей

Дополнительный приз

Свёрточная нейронная сеть

Победитель: Кирилл Буровин комментарий

Приз: Okko Smart Box — медиаприставка

Как распределились призы

Призы распределились между победителями случайным образом с помощью генератора случайных чисел. Вот ссылка на скринкаст.

Как получить приз

С каждым победителем мы свяжемся в личном сообщении на vc.ru и сообщим, как и где забрать подарок.

Также некоторые определения финлистов войдут в декабрьский материал AI Russia о самых интересных ML-кейсах страны.

Информация об организаторе, правилах, количестве призов, сроках, месте и порядке их получения по ссылке.

AI Russia Works — первая библиотека российских AI-кейсов с доказанной бизнес-эффективностью.

В библиотеке очень простая навигация, интерактивные кейсы и полезные материалы по реальному применению ИИ в бизнесе. В 2021 году самые успешные проекты из библиотеки будут награждены премией AI Russia Awards.

Библиотека и премия AI Russia — проект Альянса крупнейших технологических компаний по развитию искусственного интеллекта. В него входят Mail.ru Group, «Сбер», «Яндекс», МТС, «Газпром нефть» и РФПИ.

0
99 комментариев
Написать комментарий...
Адель Минхаеров

-Что такое градиентный бустинг, внучок?
-Бабушка, почему у тебя такие вкусные пирожки? Вот тетя Галя использует те же ингредиенты, у неё получается не так вкусно, как у тебя
-Это мой опыт. Я долго подбирала сколько соли нужно класть, яиц и так далее
-Ну хорошо. Для простоты возьмём только один градиент: соль. Вот ты положила 1 чайную ложку на 10 литров воды. Пирожки будут какими?
-Они будут пресными
-И что ты сделаешь?
-Положу больше соли
-Хорошо. Допустим ты положила 10 кг соли на 10 л. Пирожки какими будут?
-Солеными.
-Правильно. Значит, чтобы были очень вкусными пирожки нам нужно положить соль в диапазоне от 1 ложки до 10 кг.
-Ну да, нет смысла класть меньше одно ложки, так как будет пресно, и нет смысла ставить больше 10 кг, так как будет солено
-Да и поэтому твой следующий шаг выбрать какое-либо либо значение в диапазоне от одной ложки до 10 кг. Затем твой диапазон сузиться, и будет сужаться до тех пор, пока твои пирожки не достигнут максимум вкусности. Это и есть градиентный бустинг - сначала ты случайно выбираешь сколько класть соли, оцениваешь результат, выбираешь направление движение, шаг сколько соли класть и постепенно будешь подбираться к идеалу пирожков.
- внучок, но пирожки это не только соль и вода. Это и мясо и яйца, и много чего ещё
- конечно, но от этого метод не будет меняться, он лишь усложниться. Ты для каждого ингредиента будешь подбирать данный параметр, но нужно это делать в купе. Именно поэтому твои пирожки вкуснее чем у Гали: ты шаг за шагом подбиралась к тому, сколько ингредиентов нужно класть

Ответить
Развернуть ветку
Тимур Умаров

Топовое объяснение. Вы минимизировали функцию непонимания у всех, кто читает этот коммент. 

Ответить
Развернуть ветку
96 комментариев
Раскрывать всегда