Наличие адаптации и упрощения в подаче информации – старый спор.

Question

Big Data Science :: AI / Big Data / Machine Learning / MLOps

Наличие адаптации и упрощения в подаче информации – старый спор.

У меня на эту тему в свое время был спор с Виктором Кантором, что планка входа в курсах Яндекса по ML высока, они не адаптированы под широкую аудиторию, контент просто взят из учебников, по которым учат в МФТИ, и, получается, как у Патехи, «курсы у индусов на корявом английском помогли мне больше, чем курсы Яндекс». Я тогда перевел книжку Андреаса Мюллера «Введение в машинное обучение», оно стало каким-то там супербестселлером из-за того, что «написано просто» и я сам попал под обаяние такого подхода. На что был ответ, что курсы, в которых взят курс на адаптацию, упрощение контента, в какой степени сродни наркотикам, создают иллюзию легкого входа в профессию. С тех пор я довольно много сам стал преподавать и мне по работе приходилось собеседовать, принимать на работу или рекомендовать начинающих ребят и у нас свои курсы, группа на 650 человек, где добрая половина – мои ученики, которые каждодневно терроризируют меня своими вопросами, и по итогу скажу так: истина посередине. Нужна адаптация? Да, нужна. Должно быть вкусно, должно быть интересно? Да, безусловно. Более того, когда ты доступно излагаешь материал, происходит мощнейшая привязка, прочитал курс по классическим методам ML, люди просто ждут твоих курсов по другим направлениям – NLP, компьютерное зрение и прочее. Но! Виктор также прав. Когда ты заигрываешь с аудиторией в упрощенчество, действительно происходит нечто подобное трансу, я сам это много раз со стороны наблюдал, у человека возникает эйфория, что все легко дается, он все понимает, а потом устраивается на работу, сталкивается с задачей, у которой нет очевидного однозначного ответа, как на курсе, он пасует, когда надо поломать голову, дойти до решения самому, самому сформулировать бизнес-задачу, самому искать информацию, самому определить метрики, которые ее описывают, и рядом нет Артема Владимировича – вот тут проблема. Именно поэтому должно быть «сложно», так устроен наш мозг, нейронные связи формируются только когда нам «сложно», когда думаем самостоятельно, именно поэтому не говорим ученику в лоб просто правильный ответ, а слушаем его цепочку рассуждений, делаем сознательные лакуны, логические пропуски (как это делает Джером Фридман в «Элементах» или Фрэнк Харрелл в «Стратегиях»), стимулирующие ученика думать самостоятельно, использовать свою голову. И иногда лучше продраться через 2-3 страницы математических формул, пусть с репетитором, и, наконец, досконально понять, что ж там под капотом-то у xgboost, чем читать 60 страниц без единой формулы и все еще не до конца понимать, что же там все-таки происходит.

#database #programming #russian #software

0

05.02.2019