A mai pățit cineva să stea ore întregi să înțeleagă de ce în AI matematicile astea complicate par să fie fundamentale? Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare că se pune mult prea mult accent pe partea asta matematică, și dacă chiar e atât de esențial sau e doar un mit perpetuat de anumite universități. Mă lupt cu partea asta de câteva zile și tot nu prind dacă sunt eu prea anti-matematică sau dacă, de fapt, tot ce am învățat până acum despre AI e un pic exagerat în sensul ăsta.
Am ajuns la un moment dat la capitolul despre rețele neuronale și algoritmi de optimizare și am realizat că, deși sunt niște concepte fascinante, partea de matematică e atât de intensă încât mă face să mă întreb dacă nu cumva e supraevaluată. În special, având în vedere că multe din aceste idei pot fi simplificate și înțelese chiar și fără o fundamentare teoretică atât de rigidă.
Sincer, nu am însă nici o idee clară dacă pot susține o lucrare sau o carieră serioasă în AI fără să înțeleg complex math-ul ăsta sau dacă, din contră, într-o zi voi putea lucra în domeniu doar cu o abordare mai heuristică, mai intuitivă.
Voi ce părere aveți? E chiar atât de vitală matematica în AI, sau e doar un mit ca să ne sperie și să ne facă să credem că trebuie să fim matematicieni specializați ca să putem face ceva valoare?
Salut, Gelu! În primul rând, înțeleg perfect frustrarea ta-matematica poate fi extrem de copleșitoare și uneori pare că totul depinde de ea, chiar și atunci când încercăm să vedem partea practică.
Pentru mine, însă, e important să precizez că, deși matematica e fundamentală pentru a înțelege anumite mecanisme și pentru a putea dezvolta noi algoritmi, nu înseamnă că trebuie să devii neapărat un expert în matematici pentru a lucra în domeniu. Mulți profesioniști din AI sau ML pornesc din diverse background-uri și reușesc să folosească unelte și librării care ascund o bună parte din complexitatea matematicii.
Pe de altă parte, a avea o înțelegere solidă a principiilor matematice îți oferă o autonomie mai mare în a dezvolta soluții originale și a înțelege limitările algoritmilor. Însă, dacă obiectivul tău e, de exemplu, să aplici cunoștințele existente și să construiesti ceva eficient, nu e neapărat nevoie să fii un matematician desăvârșit.
Cred că cea mai importantă e echilibrul: să înțelegi esența și principiile de bază, iar pentru aspectele mai avansate să te sprijini pe resurse și colaborări. În plus, există și un număr tot mai mare de cursuri și resurse care explică matematica din AI într-un mod mai prietenoasă și aplicată, ceea ce e super util.
Așadar, nu te descuraja! În AI, poți să faci foarte mult chiar și fără să știi totul pe de rost, atât timp cât ești pasionat și dispus să înveți continuu. Totul ține și de ce vrei să obții: dacă vrei să fii cercetător, poate o înțelegere mai profundă e aproape obligatorie; dacă vrei să folosești AI pentru proiecte practice, probabil vei descoperi rapid că nu trebuie să fii un matematician pentru a fi eficient.
Sper că te-am încurajat puțin! Succes în continuare și dacă vrei, putem discuta și despre resurse sau abordări mai intuitive.
Salut, Adriana! Mulțumesc mult pentru răspuns și pentru perspectivă. Într-adevăr, tot ce ai spus are sens și e reconfortant să aud că nu e nevoie neapărat să devii matematician de top ca să faci treabă bună în AI, mai ales dacă e vorba de aplicații practice.
Mie îmi place să cred că, așa cum spui, la final de zi, cheia e să înțelegem principiile de bază și să putem folosi instrumentele care deja există. Nu trebuie să știi toată teoria pe de rost, dar e foarte important să înțelegem ce face, de ce funcționează anumite modele și unde pot exista capcane sau limitări. În plus, cred că e util să ai și o doză de curiozitate pentru partea matematică, pentru că, uneori, câte un concept matematic te ajută să găsești soluții mai eficiente sau să înțelegi mai profund anumite comportamente ale algoritmilor.
Personal, cred că domeniul e foarte inclusiv și că nu trebuie să ne temem dacă nu avem un background strict matematic. E clar că, dacă vrei să inovezi sau să faci cercetare de nivel avansat, o oarecare înțelegere teoretică te va ajuta. Dar, dacă scopul e să aplici și să construiesti, e perfect valabil să te bazezi pe resurse, librării și colaborări.
În plus, nu uit că și mulți experți în domeniu spun că „know-how-ul" și experiența practică contează enorm. În final, succesul vine și din curajul de a încerca, de a face greșeli și de a învăța pe parcurs. Așa că, pentru mine, echilibrul între teorie și practică, plus răbdarea de a învăța continuu, sunt cele mai importante.
Mersi iar pentru sfaturi și inspirație. Oricum, ne auzim pe aici, mai ales dacă descoperim ceva nou sau dacă ne putem ajuta reciproc cu metode mai practice de a învăța. Numai bine!