Yann LeCun, dyrektor działu badań nad AI w Facebooku i profesor NYU, napisał w 2016 roku, że sieci GAN to „najciekawszy pomysł ostatnich 10 lat w uczeniu maszynowym”. Czym właściwie są sieci GAN i dlaczego są tak rewolucyjne?
GAN, czyli generatywne sieci przeciwstawne (generative adversarial networks), to modele generatywne złożone z dwóch przeciwstawnych (stąd „adversarial” w nazwie) sieci. Jedna z nich generuje nowe instancje danych (generator), a druga ocenia, czy pasują one do istniejącego zbioru (dyskryminator). Ideę sieci GAN przedstawiono w pracy z 2014 roku autorstwa grupy naukowców z Uniwersytetu w Montrealu.
Do czego można wykorzystać sieci GAN?
Sieci GAN spopularyzowali wśród szerokiej publiczności głównie programiści, którzy wykorzystali je do celów twórczych — a te historie szybko podchwyciły media i serwisy internetowe na całym świecie.
Jednym z najgłośniejszych przykładów użycia GAN była historia obrazu Portret Edmonda Belamy z 2018 roku. To dzieło powstało we współpracy trzech francuskich studentów, którzy z pomocą algorytmu GAN stworzonego przez Robbiego Barrata ze Stanfordu wypuścili pierwsze dzieło sztuki AI sprzedane w domu aukcyjnym — słynnym Christie's.
Jak wyjaśnił Hugo Caselles-Dupré, jeden z trzech francuskich studentów:
Nakarmiliśmy system zbiorem 15 000 portretów namalowanych między XIV a XX wiekiem. Generator tworzy na jego podstawie nowy obraz, a Dyskryminator próbuje odróżnić obraz stworzony przez człowieka od tego stworzonego przez Generator. Celem jest oszukanie Dyskryminatora, żeby uznał nowe obrazy za prawdziwe portrety. Wtedy mamy wynik.
Sieci GAN są też powszechnie używane do generowania fake newsów, zwłaszcza w formie niesławnych deepfake'ów — najczęściej filmów, na których wirtualny sobowtór prawdziwej osoby mówi coś, czego nigdy nie powiedział.
Ale sieci GAN można też wykorzystać z pożytkiem dla Twojego biznesu.
Przewaga biznesowa sieci GAN
Sieci GAN to wciąż stosunkowo nowa gałąź rozwoju AI, więc nowe sposoby ich wykorzystania w biznesie odkrywane są regularnie. Obecnie GAN-y służą głównie do:
- Ulepszania chatbotów obsługi klienta, żeby lepiej naśladowały ludzi.
- Wzmacniania zabezpieczeń przez wykrywanie słabych punktów obecnego systemu.
- Tworzenia treści, które sprzedają (np. wizytówek firmowych, postów w social mediach, tekstów pod SEO) na podstawie najskuteczniejszych przykładów z całego internetu.
- Wykrywania anomalii i nietypowych działań (np. podejrzanych transakcji na kontach bankowych, nietypowych wyników w laboratoriach medycznych).
- Znajdowania nowych rozwiązań problemów (np. odkrywania nowych leków).
- Generowania wirtualnych światów i zasobów do gier oraz filmów.
- Personalizacji treści prezentowanych klientom przez rozpoznawanie i analizę ich preferencji.
- Ulepszania technologii AR (rzeczywistości rozszerzonej), na przykład filtrów na twarz.
Innymi słowy, sieci GAN są przydatne w każdej branży i stały się już ważną częścią świata uczenia maszynowego i rozwoju AI. Oznacza to, że dla najlepszych efektów w automatyzacji i rozwoju działu data science potrzebujesz eksperta od sieci GAN.
Kluczowe kompetencje twarde w pracy z sieciami GAN
Sieciami GAN zajmują się najczęściej doświadczeni programiści uczenia maszynowego wyspecjalizowani w takich modelach. Żeby świetnie radzić sobie w tej roli i dostarczać dobre wyniki dla Twojego biznesu, inżynierowie GAN powinni mieć konkretny zestaw kompetencji technicznych — najważniejsze wymieniamy poniżej.
- Wiedza teoretyczna i praktyczne doświadczenie w różnych podejściach do uczenia maszynowego, deep learningu i rozwoju AI.
- Wcześniejsze doświadczenie w budowaniu właśnie sieci GAN.
- Doświadczenie w różnych operacjach na danych, w tym w analityce danych, inżynierii danych i wizualizacji danych.
- Biegłość w odpowiednich technologiach. W przypadku sieci GAN najczęstszym wyborem jest Python z Kerasem (często na bazie Tensorflow lub PyTorch).
- Dobre rozumienie zaawansowanej matematyki, takiej jak rachunek prawdopodobieństwa czy algorytmy.
Znaczenie wiedzy dziedzinowej w pracy z sieciami GAN
Ponieważ zastosowań sieci GAN w biznesie jest bardzo wiele, poszczególni specjaliści mają doświadczenie w różnych obszarach uczenia maszynowego. Na przykład:
- Jeśli chcesz zatrudnić inżynierów sieci GAN do fintechu, najwięcej zyskasz na programistach skupionych na cyberbezpieczeństwie.
- Jeśli chcesz ulepszyć oprogramowanie AR, potrzebujesz ekspertów GAN, którzy pracowali już przy rozpoznawaniu twarzy i obiektów.
- Jeśli chcesz poprawić marketing albo konwersję na stronie dzięki doskonałym treściom, najlepszym wyborem będą eksperci od sieci GAN doświadczeni w ekstrakcji danych i operacjach na dziesiątkach lub setkach tysięcy rekordów.
Ponieważ praca z sieciami GAN to wciąż bardzo młoda dyscyplina, ekspertów w tej dziedzinie jest na rynku niewielu. Dlatego nie skupiaj się na szukaniu osób z doświadczeniem akurat w Twojej branży. Owszem, jest na przykład grono specjalistów od GAN pracujących w instytucjach finansowych, którzy będą świetnym wyborem dla fintechów. Większość organizacji zyska jednak najwięcej, patrząc na wspomniane dopasowanie dziedzinowe — analizując, do czego firma potrzebuje sieci GAN, i szukając inżyniera, który pracował nad podobnymi rozwiązaniami, choć niekoniecznie w tej samej branży.
Kompetencje miękkie potrzebne do najlepszych efektów w pracy z GAN
Zatrudniając inżynierów sieci GAN, weź pod uwagę także konkretne kompetencje miękkie, które bezpośrednio wpływają na dostarczane wyniki. Są to:
- Postawa badacza
Uczenie maszynowe, a więc i praca z sieciami GAN, nie jest dla osób przekonanych, że jednorazowa nauka wystarczy do mistrzostwa. W tak zmiennym środowisku gotowość do przekopywania się przez setki forów i prac naukowych jest kluczowa dla innowacyjności i ulepszania firmowych rozwiązań GAN.
- Dbałość o szczegóły
Jeden mały błąd w algorytmie może uniemożliwić poprawne działanie sieci GAN. Inżynierowie GAN powinni zawsze pracować uważnie i w pełnym skupieniu.
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne
Inżynierowie GAN często pracują w zespołach z innymi specjalistami od uczenia maszynowego. Dobra komunikacja z nimi jest kluczowa dla dostarczania niezawodnych rozwiązań zgodnych z potrzebami firmy.
Wykształcenie ekspertów od sieci GAN
Inżynierowie sieci GAN to najczęściej absolwenci takich kierunków jak informatyka, matematyka, statystyka lub jakiś rodzaj inżynierii. Żeby świetnie radzić sobie w rozwoju AI i uczenia maszynowego, w trakcie studiów zwykle uczestniczą w zajęciach z:
- Zaawansowanej matematyki (rachunek prawdopodobieństwa, statystyka, algebra, analiza matematyczna, logika, algorytmy).
- Probabilistycznych modeli grafowych, takich jak sieci neuronowe i bayesowskie.
- Fizyki, inżynierii, robotyki.
- Kognitywistyki.
- Informatyki i programowania.
- Analityki danych i operacji na danych.
Pytania rekrutacyjne dla inżynierów generatywnych sieci przeciwstawnych
Rozmowa techniczna pozwala ocenić pełen zakres wiedzy kandydata o sieciach GAN i innych istotnych pojęciach. Jeśli sam nie jesteś specjalistą od uczenia maszynowego, zdecydowanie zalecamy poprosić takiego eksperta o pomoc w przeprowadzeniu rozmowy.
Jakich pytań warto użyć?
- Czym jest cGAN?
- Czym jest boosting w uczeniu maszynowym? Jak można go zastosować w sieciach GAN?
- Czym jest naiwny klasyfikator Bayesa i dlaczego nazywa się go „naiwnym”?
- Kiedy regresja grzbietowa (Ridge) jest lepsza od regresji Lasso?
- Jak poradzić sobie z klątwą wymiarowości?
- Czym jest LSTM i jakie są jego kluczowe komponenty?
- Jaka jest różnica między regularyzacją L1 a L2?
- Do czego przydaje się miara F1?
- Jak zapobiegać przeuczeniu modelu?
- Jak radzić sobie z niezbalansowanym zbiorem danych?
Kogo jeszcze potrzebujesz?
Inżynierowie sieci GAN to niezwykle wartościowe wzmocnienie firmy, ale jeszcze większą efektywność i lepsze wyniki osiągniesz, rozbudowując zespół danych. Data scientiści, inżynierowie danych, inżynierowie machine learning, eksperci AI — wszyscy przydają się przy wprowadzaniu innowacji i automatyzacji w biznesie.
Z Ideamotive zatrudnienie tych wszystkich ekspertów jest łatwiejsze niż kiedykolwiek. Prowadzimy sieć najlepszych specjalistów IT szukających nowych możliwości zawodowych, w tym ogromną pulę profesjonalistów od danych i uczenia maszynowego. Dla najlepszych efektów łączymy Cię wyłącznie z kandydatami idealnie dopasowanymi do profilu firmy, specyfikacji produktu i wszelkich innych wymagań.
Skontaktuj się z nami już dziś i zacznij wprowadzać innowacje ze świetnym zespołem.
