Perspektyvi programavimo kalba 2017

Noriu pradeti diskusija apie programavimo kalbas ir trendus 2017. Pats ilga laika jau progamuoju su PHP, sekasi gerai, turiu gera darba, bet tapo nuobodu. Uz lango 2017, dominuoja tokie keywordai kaip Machine Learnina, artificial intelligence, deep learning, Big data, blockchain ir panasus dalykai. Siek tiek pasidomejes suzinau, kad labiausiai tinkancios kalbos yra Python ir R. Pradedu skaityti knygas, baigiu kelis udacity kursus. Klausimas kas toliau, ar lietuvoje kazkokios imones tuo uzsiema, nes panarses per darbo skelbimus supratau, kad nelabai. Noro tikrai nedaugeja kai veiksmo darbo rinkoje truksta. Gal kas daugiau apie LT rinka tuo klausimu zino ir noretu pasidalinti.

Kalbant apie blockchainą, tai kol kas Solidity populiariausia kalba, pats dabar mokinuosi :) Realiai turint programavimo patirties, labai lengva kalba išmokimui, tačiau didelė klaidos kaina... Lietuvoje nemanau, kad greit bus didelis šių specialistų poreikis, tačiau tapęs "specu" gali uždirbti kosmines sumas :ph34r:

Blockhainas sakyčiau tai kaip nenulaužiamų transakcijų rinkinių grupių grandinė, kai kiekvienas blokas saugomas pas kiekvieną grupės vartotoją. Taip nulaužti tampa bene neįmanoma nes perrašyt rinkinius pas kiekvieną vartotoją reiktų labai daug resursų. Čia iš Bitkoin atėjo. Labai perspektyvi, kaip suprantu. Ir pats galvoju Solidity bandyt, bet kol kas nesiryžau. Manau kol kas tai bus labiau didelių kompanijų reikalas, o kaip freelanceriui, manau per riebu. Bet mielai irgi sužinočiau daugiau apie perspektyvas / galimybes šio reikalo..

Davai papasakokit kas nusimano apie šią pasaulinę WEB'o GRAND naujieną. Sakoma, kad DApps (blockchain'o pattern varomos sistemos) netgi yra web 3.0. Be abejonės tai didžiausia / perspektyviausia pasaulinė web technologija. Gal kai kas iš čia esančių mano, jog kam čia pasakotis ir konkurentus pažindinti, bet mes čia kalbam apie pasaulinį reiškinį. Keli vietiniai uždarbiečiai iš jūsų potencialo tikrai neatims, bet atvirkščiai - daugiau tarpusavyje žinosim, greičiau pasikelsim savo vertę pasauliniu mastu. Ką domina, siūlau užsiregistruoti newline.co - ten po truputį pasakoja kas čia per velnias. Man, kol kas, rimčiau tuom domėtis trukdo baimė, kad iš to realias pajamas pajusiu dar negreit, o mokytis ir taip yra ką (dar Reactive programming net normaliai nepramokęs, o ir Angular gilinti žinias reikia). Žodžiu, būtų šaunu, jei padėtume sau praplėsti akiratį ir pagauti perspektyvas apie vis tai. Sužinojęs ką įdomiau, mielai pasidalinsiu.

tas R tai grynai, kaip matlabas atrodo

tas R tai grynai, kaip matlabas atrodo

del R tai suabejociau ar perspektyvu, su senu geru Python galima vartytis yra Data analysis paketu rimtu.

Kodel jus taip tuos buzzwords norit gaudyti?

Taip, machine learning populiareja, bet nemanau, jog jis yra labai aktualus lietuvoje, ar apskritai Non-Big4 imonem? Galbut, klystu, dirbu Danijoje, bet cia taip pat nera labai didelio, kol kas, susidomejimu tuom, bent jau imoniu lygyje, taciau meet-up'u apie machine learning kartas nuo karto pamatau.

As labiau linkstu ties siauresnes nisos ziniomis ir ties ja dirbti, o ne kas metus ar du prie naujo buzzword persokti. Bent jau tas asmeniskai man tas pasiteisino, nors velgi nesu dar super patyres, dirbu pirmus metus bestudijuodamas Junior Android Dev (Xamarin).

P.S. O del to, kad nuobodu pasidare dirbti su X kalba, tai manau tas pats bus su bet kokia technologija, po kurio laiko, kai pripranti prie visu nauju dalyku, viskas pradeda kartotis.

Turbut atsibodo su PHP daryti CRUD API's/svetaines, persoksi prie machine learning, ir pradesi vien taikyti tarkim unsupervised learning vis kitai problemai, taciau ideja bus vis ta pati.

Kas tas machine learning paprastais žodžiais?

AI forma, kurioje programa turi pati ismokti isspresti tam tikra problema.

Paprastas pavyzdys, Turi dideli kieki apelsinu ir obuoliu ir nori juos isrusiuoti, zinai kad obuolys sveria mazdaug 100-130g, apelsinas, 150-200g, taip pat kad obuolys yra lygus, apelsinas - grubletas. Atrodo gan paprasta paciam pasirasyt, tarkim jeig vaisius sveria 110 g ir yra lygus, tai jis obuolys. Taciau kas jeigu vaisius yra 99 g ir lygus? Tikriausiai obuolys, bet tavo programa to nezino, turi stipriai apibreztas ribas tarp tikriausiai poros if teiginiu.

Tuo tarpu su Machine learning, susikuri paprasta programa kuri ismoksta pati atskirti pagal pateiktus duomenis. Tarkim duodi kaip pavyzdinius duomenis 1000 vaisiu, tiktais prie puses parasai koks tai vaisius, prie puses ne. Pagal pirma puse, programa mokys save, pagal antra 'testuos' save, tikriausiai prireiks keliu iteraciju, kol algoritmas pasieks 99+%, bet gale jis but tikslesnis negu programa su grieztom ribomis.

Ir cia tik labai supaprastintas supervised learning (Kai programa turi pavyzdiniu duomenu su ju rezultatais) pavyzdys. Daug linksmiau tampa kai panasiai programai pateiki daug duomenu, be jokiu pavydziniu atsakymu ir liepi jai atrasti tam tikra pattern. pvz. praejusio menesio bitcoin kainu pokycius ir liepti jai nuspeti rytojaus bitcoin kaina.

Kas tas machine learning paprastais žodžiais?

Įprastai programoje yra žinoma, kaip duomenis pakeisti į rezultatus. Pavyzdžiui, jeigu kuriame programą, kuri paskaičiuotų 2 skaičių vidurkį, tai joje panaudotume tokį algoritmą (t. y. funkciją):

f(x, y) = 0.5*x + 0.5*y

Kitaip tariant, programos kūrimo metu tu jau žinai algoritmą, kurį naudosi, o duomenys pasidarys svarbūs tik programos vykdymo metu.

-----------------

Mašininio mokymosi atveju kompiuteris išmoksta algoritmą (funkciją) iš pačių duomenų. Šiuo atveju iš anksto turima daug įvesčių bei jas atitinkančių rezultatų, tačiau nėra aišku, koks algoritmas (funkcija) panaudota tiems rezultatams gauti. Grįžtant į praeitą pavyzdį, galime turėti tokius duomenis:

f(1, 3) = 2
f(2, 4) = 3
f(3, 5) = 4

Bet vis dėl to neaišku:

f(x, y) = ?

Taikydamas mašininį mokymąsi parenki modelį (t. y. bandai spėti, kaip turėtų atrodyti ta funkcija; pavyzdžiui, galbūt ta funkcija atrodo taip: f'(x, y) = a*a*x + b*x + c*c*y + c*y) ir vėliau panaudodamas turimas įvestis ir rezultatus "apmokai" jį (kitaip tariant, susistatai į funkciją f' turimas įvesties ir rezultatų poras ir pagal tai surandi nežinomus funkcijos parametrus a, b, c, ir d). Galiausiai, kai turi apmokytą modelį (žinai, kaip atrodo funkcija f'), jį gali pritaikyti bet kokiems duomenims (ne tik tiems, kuriuos turėjai apmokymo metu).

------------------

Labai paprastas pavyzdys, tačiau iš tiesų funkcijos gali būti labai sudėtingos, pavyzdžiui:

g({nuotrauka})={ar nuotraukoje yra katinukas?}
ARBA
h({kelio vaizdas})={kaip pasukti mašinos vairą?}

tą machine learning duomenų analitokje galima panaudoti labai efektyviai, bet kaip minėjo Lietuvoje įmonės mažai tuo domisi ir artimiausiu metu nemanau, kad planuoja naudoti. Jeigų į analitiko darbo poziciją nori pretenduoti, tai dažniausiai reikia excel puikiai išmanyti :lol: nes kolkas dirba pasenusiais metodais ir kaip suprantu investuoti nesiryžtą į tobulesnius sprendimus :)

tą machine learning duomenų analitokje galima panaudoti labai efektyviai, bet kaip minėjo Lietuvoje įmonės mažai tuo domisi ir artimiausiu metu nemanau, kad planuoja naudoti. Jeigų į analitiko darbo poziciją nori pretenduoti, tai dažniausiai reikia excel puikiai išmanyti :lol: nes kolkas dirba pasenusiais metodais ir kaip suprantu investuoti nesiryžtą į tobulesnius sprendimus :)

Ar manai, jog visos įmonės tokios?

Sutinku, kad machine learning yra ganėtinai nišinė sritis, bet nesutikčiau, kad nėra įmonių, kurios su tuo dirba. Žinoma, tai gal kiek hipsterish įmonės, bet jų yra. :-)

Ar manai, jog visos įmonės tokios?

Sutinku, kad machine learning yra ganėtinai nišinė sritis, bet nesutikčiau, kad nėra įmonių, kurios su tuo dirba. Žinoma, tai gal kiek hipsterish įmonės, bet jų yra. :-)

gal ir ne visos, bet pats buvau labai susidomėjęs ir bandžiau ieškoti analitiko darbo būtent, kur būtų problemos sprendžiamos naudojant machine learning, tai nieko gero neradau. Nekalbu apie įmones ar startuolius, kurie kažką kuria paremta su machine learning, bet apie paparastas įmones, kurios nebutinai specializuojasi IT. Tarkim, kad ir paprasta parduotuve, kaip kokia Maxima, iš gaunamos pirkėjų informacijos, manau su machine learning galėtum apyvartą gerokai pakelti, sutaupyti lešų, resursų ir t.t. bet gi nenuesi pas direktorių ir nesakysi - va galima taip ir taip padaryti, uždirbsit daugiau :lol: kiek domėjausi visur dirba statistiniai modeliai, dauguma darbų patikima vadybininkais, o analitikai išvisrankiniu būdų dar kai kur analizuoja info :lol:

gal ir ne visos, bet pats buvau labai susidomėjęs ir bandžiau ieškoti analitiko darbo būtent, kur būtų problemos sprendžiamos naudojant machine learning, tai nieko gero neradau. Nekalbu apie įmones ar startuolius, kurie kažką kuria paremta su machine learning, bet apie paparastas įmones, kurios nebutinai specializuojasi IT. Tarkim, kad ir paprasta parduotuve, kaip kokia Maxima, iš gaunamos pirkėjų informacijos, manau su machine learning galėtum apyvartą gerokai pakelti, sutaupyti lešų, resursų ir t.t. bet gi nenuesi pas direktorių ir nesakysi - va galima taip ir taip padaryti, uždirbsit daugiau :lol: kiek domėjausi visur dirba statistiniai modeliai, dauguma darbų patikima vadybininkais, o analitikai išvisrankiniu būdų dar kai kur analizuoja info :lol:

Jeigu kalbame apie ne IT įmones -- sutinku. Labiau į temą žiūrėjau iš savo varpinės -- software developing.

Manyčiau, kad atsiradus daugiau sėkmės istorijų, turėtų ir „enterprise“ įmonės pradėti tai naudoti. Su sąlyga, kad ML tikrai atsiperka. :-)