“Не значил он анапеста от анапеста,
как мы ни колотились отличить.”
nevmenandr (https://github.com/nevmenandr)
В настоящий момент количество курсов, на которых вы сможете получить знания, необходимые для трудоустройства по специальности «Аналитик данных» (Data Scientist, ML Engineer), растет и растет. И это замечательно. Но количество информации, которую требуется усвоить, просто зашкаливает и, даже уже работая в этой области, постоянно удивляешься, сколь многое ты еще не знаешь. Скорость появления новых словосочетаний в DS-специальностях тоже крайне высокая, но за многими страшными словосочетаниями может прятаться совершенно простой смысл. Кроме того, часто подход к задаче следующий: сначала навесить на нее некоторый ярлык - например, object detection и копать в этом направлении. И это правильный и эффективный подход. Оказывается, что иногда несколько подходов с разными названиями могут решать одну и ту же задачу. Недавно в работе Центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта ЛАНИТ (ЦК ДАТА), мы столкнулись с одной задачей по классификации текстов, на которой мне захотелось такой эффект продемонстрировать.
