Как вы видите наследие советской математической школы распознавания образов в сегодняшнем машинном обучении?

Согласно http://othermedia.info/?p=6077

Александр Дьяконов:

Вроде бы действительно многое из того, что сейчас активно используется на Западе, было изобретено в Советском Союзе нашими людьми. Те же многослойные нейросети, EM-алгоритм, метод потенциальных функций, нечеткие множества и так далее. Вроде бы это все было сделано у нас, а потом и повторено на Западе,

в том числе и без ссылок. То есть, с одной стороны, есть повод нами гордится.

С другой стороны, скажу вещь, с которой Воронцов, наверное, не согласится – историю пишут победители. Да, Ивахненко сделал многослойные нейросети, но что они показали – отличили они кошечку от собачки или нет? То, что делается сейчас, это реально работает, и мы можем это увидеть. Поэтому молодежь изучает машинное обучение по западной литературе, говорит не машинное обучение, а Machine Learning, признаки называют фичами и так далее. Потому что хороших русских учебников нет, русских курсов пренебрежительно мало, зато куча западных курсов, западных методов и библиотек.

Google выложила TensorFlow, Яндекс выложил CatBoost, сравните уровень. Не хочу ничего сказать плохого про Яндекс, разговор просто про две ведущие компании. Вот даже в тех областях, в которых мы вроде бы хороши, на Западе уходят далеко вперед, а молодежь смотрит на победителей. Поэтому кто сейчас будет вспоминать, где сделаны эти нейросети, если используют библиотеки, сделанных на Западе, может быть, даже русским программистами. Тут с этим с этим ничего не поделаешь. Выяснять кто же первым это сделал должны заниматься историки науки, чтобы была историческая справедливость.

=============== Где наследие ? ==================

Александр Дьяконов:

По-моему опыту, сейчас людей не надо готовить. Многие понимают свой уровень подготовки. Тонкий вопрос – куда можно устроиться и как, если ты совсем новичок. Некоторые компании имеют программы стажировок, другие только нанимают. Многому можно научиться в домашних условиях.

Другое дело, вот пример самой странной ситуации на собеседовании. Мы нанимали парня из Новосибирска, неплохого ученого, с медалью Академии Наук за лучшую работу, преподавателя машинного обучения, который мог рассказать о любом из алгоритмов, то есть имеются необходимые математические знания. Но потом мы задали несколько простых вопросов на программирование: есть список на Python [‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’], чтобы получить [‘d’, ‘c’, ‘b’, ‘a’]? Элементарный вопрос на знание синтаксиса языка. Он говорит: я не могу так, на бумажке, мне нужен компьютер с доступом к интернету, я загуглю. Зачем мне сотрудник, который каждую строчку кода будет гуглить?