Вы просто можете решить некоторые из них в конце концов

Все чувства

Когда вы сталкиваетесь с проблемой, которую знаете, как решить, что вы чувствуете? Потрясающе, конечно. «Видите ли, вот почему они наняли меня», — думаю я, отключая будильник, который должен был напомнить мне, что я на самом деле не могу выполнять эту работу. Затем мне становится интересно рассказать кому-нибудь о своей идее, и я могу даже записать ее с намерением что-то с этим сделать. С другой стороны, каково это, когда вы сталкиваетесь с проблемой, а решение не приходит само собой? Хуже того, что, если это не может быть решено, и вы не можете сказать? Эти проблемы заставляют меня чувствовать себя ребенком в первый день в школе: пожалуйста, просто отвезите меня домой, пока я не заплакал перед друзьями. В реальном машинном обучении такие проблемы встречаются повсюду.

Почему мы так реагируем и почему это важно? Лично я не понимаю, зачем я это делаю. Может, это эволюция, а может, все те трофеи, которые я получил только за то, что встал с постели в шестом классе. Независимо от того, почему, факт в том, что большинство из нас пришли с предустановленным программным обеспечением, и понимание последствий важнее, чем причина. Боясь проблем, у которых нет четких решений, вы блокируете один из самых полезных и устойчивых путей к изучению нового. Если у проблемы нет очевидного решения, это может быть связано с тем, что его не существует, или с тем, что у вас еще нет навыков, чтобы подойти к ней должным образом. Если вы хотите расти как практик машинного обучения, вы не должны бояться этих проблем.

Отпустить

Когда я говорю «проблема», я в широком смысле имею в виду вызов или что-то, что мы хотим изменить. Это отличается от цели, связанной с проблемой. Например, предположим, что я трачу больше, чем зарабатываю каждый месяц. Проблема в том, что я постоянно теряю деньги, и в конечном итоге они закончатся. Цель состоит в том, чтобы сэкономить деньги или, по крайней мере, безубыточности. Повышение по службе или сосед по комнате помогло бы, но если я не знаю деталей проблемы, то не могу оценивать те или иные варианты как решения. Я упускаю возможности, потому что не ищу их, например, я отказываюсь от соседа по комнате, потому что говорю себе, что предпочитаю уединение, отказываюсь от побочного проекта, потому что не думаю, что мне нужны деньги, и т. д.

К счастью, в машинном обучении большинство проблем остаются нерешенными, и это не имеет значения. Если вы не можете надежно предсказать победителей игр НБА, не делайте на них ставки и продолжайте свою жизнь, болея за команду, которая разобьет вам сердце, но оставит ваш банковский счет в покое. Однако, если вы наткнетесь на алгоритм, который предсказывает победителей даже на 5% лучше, чем букмекерские конторы, в некоторых странных крайних случаях, пришлите мне электронное письмо, и мы вместе получим бан от Цезаря. Дело в том, что вам не нужно решение, чтобы понять проблему, но вам нужно понять проблему, если вы когда-нибудь собираетесь найти решение.

Передумай

Знайте, что вы бессознательно будете избегать проблем без быстрых или очевидных решений, особенно на работе или в школе. Это недостатки вашей рабочей памяти. Они выглядят странно, вам неудобно, и вы не знаете, куда их положить, но они имеют решающее значение для вашего развития. Чтобы принять их, вы можете избавиться от привычки игнорировать их с помощью небольшой когнитивно-поведенческой терапии. Когда вы сталкиваетесь с проблемой машинного обучения на своей арене, которая заставляет вас остановиться, попробуйте выполнить следующие действия:

  1. Запишите проблему так, как будто над ней будет работать кто-то другой. Будьте лаконичны.
  2. Определите широкие цели. Не стесняйтесь, невозможно — это приемлемый ответ.
  3. Запишите, как может выглядеть решение или как вы его оцениваете.
  4. Вознаградите себя небольшим угощением или несколькими минутами прокрутки дум.

Это делает две очень важные вещи: заставляет вас ассоциировать открытые проблемы с вознаграждением и создает резерв важных дел, которые нужно решать по мере приобретения опыта. Это твои неудачники, прими их, как свою старую коллекцию карточек с покемонами, милый ботаник. Они являются ключом к тому, чтобы стать более удивительной версией себя. Чем больше у вас есть, тем больше вы будете видеть среди них закономерностей и возможностей.

ИРЛ ОД

В реальном машинном обучении разница между прибыльным решением и пустой тратой времени может составлять всего несколько процентных пунктов от точности прогноза. Например, если вы хотите торговать с помощью алгоритма со своим портфелем акций, вы должны знать, насколько хорошо должен работать алгоритм, чтобы разработка и развертывание того стоили. Работа над этим упражнением обычно показывает, что усреднение долларовых затрат чрезвычайно легко реализовать и в равной степени трудно превзойти в долгосрочной перспективе. Но как только вы это узнаете и сможете оценить альтернативы, вы сможете воспользоваться возможностями, если они вам попадутся. Вы можете наткнуться на библиотеку NLP, которая позволяет легко извлекать информацию из отчетов о доходах, или вы найдете способ количественно оценить свое уникальное понимание конкретной отрасли. Многие умные, способные люди никогда не пытаются сделать что-то, что могло бы сработать, потому что считают, что это невозможно сделать. Предположение, что что-то невозможно сделать, только гарантирует, что вы никогда этого не сделаете.

Одна из причин, почему я люблю машинное обучение, заключается в том, что проблемы сложны, но решения могут быть очень однозначными. Вы сделали полезные прогнозы? Принесли ли эти прогнозы прибыль или убытки? Кто-нибудь пострадал при составлении этих предсказаний? Добраться туда может быть довольно грязно и утомительно, но тогда оценка будет довольно чистой и честной. Важно подходить к этим проблемам со смирением и ответственностью. Вы не собираетесь решать все проблемы, с которыми сталкиваетесь, и не стоит пытаться. Однако вы можете смотреть на проблемы ясным взглядом и откладывать их на потом, а не притворяться, что их не существует, чтобы защитить свое эго. Делайте трудные вещи: любите проблемы, которые вы пока не можете решить.