Learning Deep אל העשור השישי

נכון לעכשיו כולם בריאים ולמרות שכולם כבר יודעים שארה״ב לא מצטיינת בניהול משבר הקורונה, מינסוטה, שפתחה את החיים קצת אחרי מדינות אחרות, והתכוננה לכך קצת יותר, נמצאת במצב טיפה פחות גרוע ממדינות אחרות בארה״ב. יש כאן בין 400 ל 800 מאובחנים חדשים כל יום אך המגמה שלילית. בשבועיים האחרונים קצב ההדבקה הוכפל. האנשים ממושמעים, ברוב המקומות, אבל המצב רחוק מלהיות מעודד ואין שום סימן חיובי.

אישית, אנחנו שורדים לא רע את התקופה. הבעיה הכי גדולה היא היעדר מצב רוח לצאת ולהנות מהקיץ הנפלא שיש פה. מצטער, המסכות, הריחוק החברתי ושאר מאפייני התקופה, לא עושים לי את זה. האופניים והעבודה נשארו נקודות אור של שפיות. אז הנה קצת על העבודה.

פתאום זה עבד

למזלי, אני אוהב לכתוב קוד וללמוד דברים חדשים. כתבתי על זה פה, אבל מה שקרה לאחרונה היה יוצא דופן אפילו עבור איש תוכנה ותיק שכמוני.

בגלל הקורונה הארורה הזו, כמו הרבה אחרים, אני עובד מהבית. במשפט אחד – אני יושב בפינת האוכל ומאמן מחשבים…

שבוע שעבר, פתאום, אחרי הרבה זמן עם אוזניות ושיחות זום, הילדים שמעו את ה – ״יששש… ״ (ספורט, נשבע לכם), הרימו את הראש מהמסכים ובאו לראות מה קרה. הם ראו את התמונות והבינו.

אחרי שבועות של מחקר – חוויה ממש ספורטיבית של נסיונות, כשלונות, ניתוח התוצאות, הבעיות והדאטה (צילומי MRI של המוח) נסיונות נוספים, כשלונות נוספים וחוזר חלילה, הרבה שעות בענן של אמזון והמון מתמטיקה תלת מימדית (עיבוד תמונות תלת מימדיות – חיתוך, הטיה, סיבוב, רעש מלאכותי וכדומה, למי שמתעניין), בסוף, פתאום, הצלחתי לאמן את מודל ה Deep Learning הראשון שלי. התרגשתי כמעט עד כדי דמעות.

• 

• 

טיפה יותר לעומק

אני בטוח שהרבה אנשים שמעו את המושגים Machine ו Deep Learning. בשנים האחרונות, גם אני עברתי לידם. בשבועות האחרונים צללתי פנימה. תרתי משמע. אל תוך המטריקס (בתכלס, יותר מטריצות, אבל מטריקס נשמע טוב יותר).

הרעיון הוא ללמד את המחשב להבין מידע. על בסיס ההבנה הזו האלגוריתם (מודל) ידע לנבא או לסווג מידע חדש. למשל – אם נלמד את האלגוריתם לזהות את כל האלמנטים שרואים בזמן נהיגה אז נוכל לדעת מה נמצא מולנו (כביש, נתיב, אופניים או הולך רגל) ולהפעיל את המכונית האוטונומית (לנסוע בין הקווים על הכביש השחור או לעצור אם יש הולך רגל בתמונה). העולם הזה, של דאטה ורשתות נוירונים, מניע מכוניות אוטונומיות, מציע לתייג אנשים בפייסבוק ונוגע ממש בכל תחום.

החברה שלנו מפתחת מערכת שיודעת למפות את המיקום המדויק של מטרות במוח האדם. מטרות שזיהוי מדויק של מיקומם קריטי עבור ניתוחי מוח מסוימים, אך לא ניתן להבחין בהן בצילומי ה MRI סטנדרטיים. למידה עמוקה של מידע ויזואלי רפואי הוא אחד התחומים הכי מעניינים שיש במקצוע שלי, אם לא המעניין שבהם. זכיתי לעסוק בזה למחייתי.

הייטק אחרי גיל 50

מדברים הרבה על הייטק אחרי גיל 40 או 50. הנה התרומה הקצרה שלי לדיון –

1. אין שום פחיתות כבוד בלכתוב קוד או לרדת בדרג התפקיד. זה לא באמת משנה מה היית. הדבר היחיד שחשוב זה מה אתה עכשיו. גם אם זכית בעבר לשרת בתפקידי ניהול, זו לא תעודת ביטוח. לפעמים צריך (וכדאי!) לחזור לקוד (או למקבילה שלו בכל תחום) וללמוד את התעשייה מלמטה, בדיוק כמו שעשינו כשהתחלנו את הדרך. חוץ מזה שליצור (לכתוב קוד) זה כיף גדול.
2. אסור לפחד משינוי. חייבים להישאר מעודכנים כל הזמן. אבל ממש כל הזמן. שום דבר ממה שאני עושה היום לא דומה וקשור למה שעשיתי אחרי הלימודים. לפעמים (למשל עכשיו…) צריך לחזור בגיל 50 וללמוד מחדש אלגברה לינארית.
3. הניסיון והקשרים לא הולכים לאיבוד. הם שם והם מאוד עוזרים. חבר טוב (50) סיפר לי השבוע איך בשתי שיחות טלפון דאג לקיומם של שני פרויקטים שללא ניסיונו וקשריו פשוט לא היו קורים. חלקנו קרחים בגיל 50 אבל ממש לא גמורים. אם אתם חכמים תשתמשו בנסיון הזה.

מוזיקה לסיום

והפעם, סקסופון ג׳אז אדיר במיוחד ששמעתי אצל בועז כהן (99FM, ראשון-רביעי, 22-חצות). תגבירו.

דרישת שלום