Почему не следует идти в ComputerVision
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 3 ต.ค. 2024
- В некоторое дополнение к прошлому своему видео решил записать ещё одно, где рассказываю основные проблемы которые вас ждут если вы всё же решитесь пойти заниматься ComputerVision.
Больше моих статей можно найти тут - cvml_team
Дублирую сюда - t.me/CVML_team
![ผัวเถื่อน - ยูริ โตเกียวมิวสิค [ OFFICIAL MUSIC VIDEO ]](http://i.ytimg.com/vi/P08ORRVDGl8/mqdefault.jpg)
Работаю в бесптлотниках Яндекса. Год перекладываю джейсончики.
Лак, я сейчас учусь на ml и хотелось бы в команду беспилотников попасть, могу я с тобой связаться и задать несколько вопросов?
Работал последние 3 года в 2-х компаниях и ситуация аналогичная
1 Специалист подобен флюсу: полнота его односторонняя.
2 Забудьте индукцию и дедукцию - давайте продукцию!
В итоге любой специалист ценен или если его руководство лучше него знает куда его нужно применить или если него у самого есть бизнес скилы. Если заменить дата саентист на химик, металург или банально инженер - ничего не поменяется.
Последний тезис про то, что это должно нравиться настолько, что нужно делать какие то проекты дома, крайне сомнителен. Элитизмом и gate keeping каким-то попахивает: "вот смотрите, какой я крутой, у меня даже есть пет проекты дома, настолько это интересно. а если вы заинтересовались компьютерным зрением только сейчас, а не два года назад, подумайте, может вам и не нужно." Может это толстый троллинг, но звучит противно. А может автор на собеседованиях встречался с джунами, которые подучили немного нейронок, в классическом CV, линейной алгебре, теорвере и т.д. не шарят совсем и теперь так скептически смотрит на новичков. Но даже это такое поведение его не оправдывает, на мой взгляд.
С чем соглашусь. Если вы уже долго топчитесь на перекладывании джсонов, то нужно скорее думать, как выбираться из ямы. Да и в целом о своём дальнейшем развитии и карьерном пути нужно думать и оценивать своё состояние хотя бы раз в полгода, лучше раз в три месяца.
Сам блог неплохой, да и это видео тоже интересное, если бы не ложка дегтя в его конце, оценил бы ещё выше.
Может я, конечно, чуть слишком жестко говорю. Но всё же, для меня достаточно понятно: если у человека это область которой он интересуется и вкладывается, как с хобби - скорее всего он на порядок лучше в ней разбирается и ему это интереснее. Значит ли это обратное? Нет. Но людей у которых нет DS в качестве хобби, и которые супер профессионалы своего дела, работая по 8 часов в день - я встречал сильно меньше. Но я не исключаю что они есть.
Мой посыл скорее для тех людей у которых логика мышления "сейчас подучу курс вот этот, стану оцениваться выше по рынку" - насквозь неправильная.
частично с автором согласен и сам на себе однажды ощутил это, но вообще из Computer VIsion есть 3 пути развития: research, backend и run-time. Мой совет: чувствуете что не растёте, бегите с работы, ищите места где будут задачи по этим трём направлениям. Бэкендерство вообще один из очень неплохих способов прокачаться как разраб
А что Вы имеете в виду под backend в ds? Research понятно - те, кто новые модели мутит и пр.
Итого, если подвести итог, основные риски это :
1) Застрять на уровне junior, выполняя простейшие однотипные задачи
2) Застрять на одном проекте , пилить только его, не прокачивая скилы, не развиваясь
-Неужели третьего не дано и нужно родиться с шашкой торчащей в определенном месте и войти 2% избранных?
-Разве такие же риски не присутствуют в любой профессиональной сфере, например в работе менеджера, юриста , строителя итп? Справедливо ли делать вывод, что это достаточные причины, чтобы не идти в computer vision?
-Может запишите видео с рекомендациями, как быть востребованным на рынке, как стоит выбирать работу/проект, как не застрять и расти и пр.?
+Расскажите, можно ли
а) зарабатывать в CV, и
б) развиваться,
работая на фрилансе, например через Upwork.
По мне лично, вопрос только в общей мотивации и банальной любознательности .
Раньше Машинное Зрение было как хобби, а сейчас бизнес и увлечения вместе взятым.
Нужно получать удовольствие от работы, в этом весь секрет успеха.
Спасибо, Алексей
Как у вас получилось перевести хобби в бизнес? Интересно, может расскажете?
@@ВиталийБ-ж8я В данной области более 15 лет. Начинал с тех времён, когда ещё OpenCV не было.
Перешел в область из прикладного программиста, занимался оптимизацией бизнесов на уровне Архитектора и Аналитика (в частности ритейл, там около 5 лет проработал)., очень хорошо разбираюсь в потребностях и общих концепциях.
CV начанал с проектов по анализу процесса на производствах (примерно с 2005 года), это была подработка и совместительство с основной деятельностью.
Потом осознал, что это может быть не только интересно , но и прибыльно ....
Немного по моим задачам в профиле Фейсбука
facebook.com/profile.php?id=100000450368803
Мой путь очень схож с историей Антона, судя по тому, что он говорил в рамках исследований, развития и общей увлечённости.
Такие риски есть во всех сферах. Но я сравнивал скорее с прочими IT специальностями.
Что проще чем в c++ застревать в прогрессе своём.
Я уверен что эта проблема для юриста/врача может быть на порядки острее. Но в IT она реже стоит.
Про видео - спасибо за идеи, подумаю как и что смогу записать.
Для развития в области Computer Vision стоит писать статьи в Q1 WOS, Также стоит работать в области research.
4 года на джейсончиках, что делать хз 🥲
Подтянуть скилы на каггле/где-то ещё, и уходить туда где меньше джйсонов:)
Антон, спасибо за ваши видео! Хотелось спросить, ведь ваши рассуждения по сути применимы к любой инженерной специальности. Про энтузиазм, заинтересованность и т.д. Я занимаюсь разработкой радиоэлектронных устройств и мне хотелось свичнуться в CV, так как немного понимаю в цифровой обработки сигналов и учил теорвер в универе. В основном из-за зп и перспектив роста. Неужели бесполезная идея?
Я не автор, но из области, так сказать. Выскажу своё имхо.)
Кажется, что в Вашей ситуации намного лучше будет ориентироваться сразу на специфическую часть CV, где реализация идет на достаточно низком уровне. Т.е. работа на уровне C++, применение CV в робототехнике и куда других вещей, где Вы сможете скомбинировать хорошее понимание хардверной части с реализацией под неё алгоритмов, нейронок и т.п. Но тут меня поправят.
В любом случае, идти перекладывать jsonчики вам точно не нужно.
Про мой бекграунд: сейчас где-то ближе к мидлу, но из тех, кто очень близок к перекладыванию jsonов. Скучное и муторное занятие, благо меня такие задачи пока обходят. В то же время в лабе, до того как я пошел в индустрию, мы работали с различными роботами, накидывали логику и оптимизировали алгоритмы для всяких связок Arduino + Raspberry. Там же увидел, что различные команды делают стартапы в области связок дроны + CV.
Отмечу, что вышеописанный совет дискуссионный. Но, думаю, что совет комбинировать свои знания о работе электроники на низком уровне с компьютерным зрением - это даст вам большое конкурентное преимущество. Особенно, перед джунами, которые учат только питончик и строят модельки из scikit-learn поверх pandas датафреймов.)
P.s. Мнение автора видео сильно коррелирует с тем, что я вижу в индустрии.
@@leoromanovich Спасибо за развернутый ответ!
Согласен с Леонидом.
Можно ещё посмотреть в сторону каких-то сопроцессоров для быстрого обсчёта сетей. На них много низкоуровневой математики. Наверняка там есть какие-то интересные походы, хотя скорее это билиже к ПЛИСам каким-нибудь.
@@AntonMaltsev Спасибо за ваш ответ! С ПЛИСами тоже знаком, читал о планах разработки сопроцессоров, только не уверен, что у нас плотно кто-то этим занимается.
Я чет не понял немного к чему претензия, разве в том же бекенде ты не будешь на начальном уровне делать одну и ту же задачу раз за разом ? Фронт с их однообразными формами не существует ? Какая то странная аргументация, что нужен прорывной характер, он везде нужен, если ты не готов совершенствоваться ты везде застрянешь на однотипных задачах и будешь сидеть на одной зп.
Вообще, честности ради, нужно делать такое же видео автору но уже с целью показать плюсы работы в DS. А то выглядит как-то однобоко. Так можно минусов в любой профессии наковырять (также как и плюсов) от дворника до президента.
уже работаю 1 год по компьютерному зрению. соглашусь с ним, но делаю попытки поменять место работы
Красавчик! Я думаю у тебя всё збс будет
Вы уже рассказывали где-то про свою первую работу?
Что означает - перекладывать json-чики?
Предполагаю, что речь идёт о разметке: часто для обучения используются файлики разметки json и в результате обучения генерируются файлики разметки json
Иронически обыгранный аналог выражения «перекладывать бумажки»
Растянуть на 10 минут то, о чем можно сказать за одну
Возник вопрос - У специалиста без знания c++ нет будущего в CV?
Если мы говорим о классическом CV, то это OpenCV
OpenCV написан на с++ и когда у вас возникнут вопросы оптимизации, то без с++ будет тяжко
У меня к примеру имеются оптимизированные сборки OpenCV под различные проекты и платформы, там общее количество оптимизированного кода (переписано ) под 2/3 всего проекта OpenCV
Почти се нейронки пишутся на питоне.
OpenCV имеет обёртку на питоне.
Все самые крутые библиотеки для работы с изображениями имеют биндинги под питон. Так что нет, c++ не обязательно знать. У меня есть много знакомых которые занимаются нейронками но не знают с++
Но, безусловно, с++ расширяет горизонты и даёт возможность больше пощупать
Но он далеко не в топе.
@@AntonMaltsev Спасибо за развернутый комментарий Антон, отличный канал!
Интересно,@@user-cv-ai указал на то , что с++ важен для оптимизации приложений с использованием CV , у него оптимизированы 2/3 проектов,
я так же встречал не раз точку зрения, что серьезные продакшн приложения переписаваются на с++.
На первый взгляд это противоречит вашему ответу, истина где-то рядом?
@@ВиталийБ-ж8я Уточнение с моей стороны.
Под CV - понимаю OpenCV и все, что связанное с особенностями работы с данной платформой.
Нейросети (ai) - уже все, что не связано с OpenCV.
Кстати я сам делаю нейронки и обучения на Питоне(собрать и быстро проверить), но в продакшн решение собирается на с++.
Машинное зрение как и DS очень наукоемкие направления и странно если говорить в контексте развития почему вы не упоминаете о научном развитии , мне кажется если у людей есть подход вот я прошел курс и надо отбить бабло устроится на компанию быстренько и желательно в хорошую то это такое себе . В науке целый срез людей которые серьезно занимаются этими вещами по всему миру , деньги также выделяются, да и взять работу на фрилансе учась скажем на Магистра почему бы и нет , я видел такой пример , на западе вообще люди из науки совместно с инвесторами постоянно открывают какие то стартапы , компании и т.д. Вообще мне кажется AL и все что с ним связано это про науку куда подтягивается бизнес.
Соглы, три года гонял юнеты на работе, проекты были нужные бизнесу и не перекладывние json'ов, но то о чем видео меня коснулось. Как итог - полностью выгорел, теперь хожу по соревнованиям и лажаю, потому что больше ничего не знаю, теорию забыл
а чем закончилось?
несшьдичькакуютовотпростокапецджейсончиктынашсидишьвкакойтобанеинесешьдичь
Брат, готовь сценарий
Школьник жжот