Как видит мир и его развитие одаренный подросток.
Дмитрию Пасечнюку 12 лет, он учится экстерном в 8 классе самой «простой сельской школы» в Калининграде.
Но уже успел: занять 1 место в финале Олимпиады «Информационные технологии» (ИТМО), стал лауреатом премии Общественное призвание «Профи-Итоги года» в номинации «Юное дарование», участвовал в форуме «Будущие интеллектуальные лидеры России», получил 1 место в конкурсе «Юный программист», завоевал гран-при Всероссийского конкурса «ИТ-школа выбирает сильнейших», окончил с отличием программу дополнительного образования по основам ИТ и программирования «ИТ-школа Samsung». А главное, он разрабатывает собственные проекты и проводит исследования наравне со взрослыми специалистами.
Дмитрий рассказал Rusbase о том, как он видит будущее индустрии. Итак, IT-сфера глазами одаренного подростка.
Пять советов, приведу первый:
- Для изучения математики и теории вероятности я пользовался в основном книгами: «Вероятность» А. Н. Ширяева и «Математический анализ» В.А. Карасева, Г.Д. Левшиной и В.В. Карасевой.
Работа:
Также я провел исследовательскую работу «Прогнозирование валентности эмоционального отклика на графический контент с использованием нейроинтерфейсов и алгоритмов анализа данных».
Целью проекта был поиск и реализация оптимального при прогнозировании валентности или тона эмоции на основе переменных, характеризующих сигнал электроэнцефалограммы человека алгоритма машинного обучения и реализация на его основе ПО для прогнозирования валентности эмоции, вызываемой графическим контентом, демонстрируемом в программе.
Мной рассматривались алгоритмы: случайный лес, наивный байесовский классификатор, многослойный персептрон, метод опорных векторов, рекуррентная и рекурсивная нейронная сеть и вероятностная нейронная сеть. ПО реализовывалось на Python 3, использовалась библиотека TensorFlow.
Будущее и ИИ:
Я верю, что в ближайшее время Data Science будет только набирать популярность. Я хотел бы, лет через 10, будучи Data Scientist-ом в активно развивающейся компании с большим потенциалом решать задачи, связанные с развитием нашей российской экономики. А пока я планирую учиться и развивать соответствующие скиллы.
Смотрю в сторону ВШЭ и Университета Иннополис. В ВШЭ меня привлекает ФКН за то, что они идут в «ногу со временем», а Иннополис считаю самым прогрессивным образованием в интересующей меня сфере.
А я бы хотел разработать алгоритм, способный с достаточно высокой точностью и с минимальными затратами ресурсов, таких как время и память, прогнозировать изменения валюты отдельно взятого государства.
Александр Петров, направления анализа данных школы GoTo, директор по технологиям в компании E-contenta:
У многих онлайн-сервисов по продаже видео существует актуальная проблема: существует очень много фильмов, а права на показ фильма стоят дорого. Так как бюджет на закупку фильмов обычно ограничен — онлайн-кинотеатру приходится выбирать, какой фильм стоит закупать, а какой нет, и все это в условиях ограниченной информации.
В рамках проектной школы GoTo Дима и ещё один участник школы успешно реализовали проект, который позволяет предсказывать долю аудитории интернет-кинтеатра, которая посмотрит тот или иной фильм, базируясь только на описании фильма(режиссер, жанр, набор актеров, страна производства).