«Оно шевелится!..» или как программировать ИИ

Обычно мы обозреваем события, произошедшие в мире высоких технологий. Но этот подход несколько обделяет напрямую причастных к ним разработчиков и тех, кто только хочет вступить в доблестные ряды IT-сообщества. Как сапожники с сапогами мы хотим развеять завесу над тем, что обычно находится под капотом виновников наших постов, а именно – нейросетей и машинного обучения. А еще мы в корне не согласны с утверждением «учение – свет, а неучение – приятный полумрак», поэтому хотим обратить ваше внимание на несколько лайфхаков от Eweek - для тех, кто хочет прикоснуться к большим данным и попробовать на зуб deep learning.

И начнем с главного, что они рекомендуют: изучения всемирно признанных и широко используемых фреймворков.

Сильно упростив, скажем, что фреймворк – это программа для программирования. Т.е. программная платформа, облегчающая жизнь разработчикам и принимающая на себя низкоуровневую работу, оставляя ее сокрытой от чужих глаз. Кстати, понятие низкоуровневости в программировании не сравнимо ни с одной другой сферой: здесь это не означает ничего плохого и не является синонимом слову неквалифицированный.

Дело в том, что все системы (операционные, программные, сетевые) логически подразделяются на уровни, так как абстрагирование – то, на чем держатся сложнейшие компьютерные науки. И самый низкий уровень – это, как правило, уровень физических соединений или «железа», а то, что следует сразу же за ним – первичная прокладка между битами данных и их приведением к понятному для всех виду. Отсюда следует, что низкоуровневые слои близки к программированию непосредственно в машинных кодах используемого реального или виртуального процессора.

С точки зрения компетенций, это как раз-таки очень высокий уровень, и потому была создана масса средств, позволяющих избежать непосредственного «общения» с низким уровнем, сосредоточившись на более прикладных задачах. Фреймворки можно отнести именно к этим средствам. А к основам основ среди фреймворков для программирования нейросетей относятся: PyTorch, PyTorch Lightning, TensorFlow, HuggingFace, Horovod, XGBoost, or MXNet.

В остальном, статья рассчитана на уже участвующих в создании ИИ разработчиков и описывает методы масштабирования приложений. Если вы только хотите начать, делать это стоит с изучения высшей математики и программирования в целом – без них не зашевелился бы ни один робот.