Недавно завершился основной этап Yandex Cup. В этот раз я решил испытать одну идею - и получился довольно интересный результат. И хотя до поездки в Стамбул на финал мне не хватило совсем чуть-чуть, я нашел для себя новый подход к исследованиям, который позволил мне проверить в три раза больше гипотез, чем обычно 🛌
Хочу поделиться этим подходом с вами. Думаю, скоро решение задач с AI-ассистентом, или co-solver'ом станет либо нормой, либо даже отдельной квалификацией в подобных соревнованиях
Бутылочное горлышко любого исследователя
У меня за плечами несколько медалей с Kaggle, и я всегда шел по классическому пути: от простого к сложному, проверяя гипотезу за гипотезой. Ты формулируешь идею, реализуешь ее, собираешь метрики, анализируешь и делаешь выводы. Подход рабочий, но с проблемой: нехватка твоего личного времени и фокуса. Ты физически не можешь проверить все, даже самые безумные идеи, которые приходят в голову
Решение проблемы с личным co-solver
Суть этого подхода в том, чтобы перестать быть единственным исполнителем и стать тем, кто задает направление, а рутинную работу делегирует AI-ассистенту
Вот как это работает:
⭐️ Обозначаем «вектор А». Вы вручную проделываете полный цикл создания первого, базового решения. Главное - максимально подробно документировать каждый шаг: почему вы выбрали именно такую модель, как обработали данные, какие метрики получили. Это ваша отправная точка
⭐️ Обозначаем «вектор Б». Затем вы создаете второе решение, но ключевое условие - оно должно быть концептуально иным. Другая архитектура, другой подход к фичам, возможно, вообще другая логика. Это второй край вашего «исследовательского вектора»
⭐️ Создаем «карту» для co-solver'а. Самый интересный этап. Вы прописываете для AI-ассистента правила игры:
- Какие компоненты из решения «А» и «Б» можно смешивать?
- Какие гиперпараметры и в каком диапазоне нужно перебирать?
- Как автоматически оценивать успешность каждой попытки?
После этого вы «пускаете модель в свободное плавание». AI начинает систематически исследовать пространство между вашими двумя векторами, комбинируя подходы и проверяя десятки гипотез. А у вас освобождается время на самое ценное - творческий поиск следующей новой идеи, нового «вектора В»
Конечно, у подхода есть ограничения - это все-таки co-pilot. Качество итогового решения полностью зависит от того, насколько разноплановые и сильные «вектора» вы зададите. Если ваши идеи слабые, AI лишь поможет вам быстрее убедиться в их бесперспективности. Вы рискуете застрять в локальном оптимуме, ограниченном вашим же видением
Лично для меня это был невероятно позитивный опыт . Ощущение, будто у меня появился личный лаборант, который берет на себя всю рутину после того, как я сделал самое интересное
Ну а подробный технический разбор моего решения и рефлексия по итогам соревнования будут во второй части публикации - уже после финала. Stay tuned 👋
Хочу поделиться этим подходом с вами. Думаю, скоро решение задач с AI-ассистентом, или co-solver'ом станет либо нормой, либо даже отдельной квалификацией в подобных соревнованиях
Бутылочное горлышко любого исследователя
У меня за плечами несколько медалей с Kaggle, и я всегда шел по классическому пути: от простого к сложному, проверяя гипотезу за гипотезой. Ты формулируешь идею, реализуешь ее, собираешь метрики, анализируешь и делаешь выводы. Подход рабочий, но с проблемой: нехватка твоего личного времени и фокуса. Ты физически не можешь проверить все, даже самые безумные идеи, которые приходят в голову
Решение проблемы с личным co-solver
Суть этого подхода в том, чтобы перестать быть единственным исполнителем и стать тем, кто задает направление, а рутинную работу делегирует AI-ассистенту
Вот как это работает:
⭐️ Обозначаем «вектор А». Вы вручную проделываете полный цикл создания первого, базового решения. Главное - максимально подробно документировать каждый шаг: почему вы выбрали именно такую модель, как обработали данные, какие метрики получили. Это ваша отправная точка
⭐️ Обозначаем «вектор Б». Затем вы создаете второе решение, но ключевое условие - оно должно быть концептуально иным. Другая архитектура, другой подход к фичам, возможно, вообще другая логика. Это второй край вашего «исследовательского вектора»
⭐️ Создаем «карту» для co-solver'а. Самый интересный этап. Вы прописываете для AI-ассистента правила игры:
- Какие компоненты из решения «А» и «Б» можно смешивать?
- Какие гиперпараметры и в каком диапазоне нужно перебирать?
- Как автоматически оценивать успешность каждой попытки?
После этого вы «пускаете модель в свободное плавание». AI начинает систематически исследовать пространство между вашими двумя векторами, комбинируя подходы и проверяя десятки гипотез. А у вас освобождается время на самое ценное - творческий поиск следующей новой идеи, нового «вектора В»
Конечно, у подхода есть ограничения - это все-таки co-pilot. Качество итогового решения полностью зависит от того, насколько разноплановые и сильные «вектора» вы зададите. Если ваши идеи слабые, AI лишь поможет вам быстрее убедиться в их бесперспективности. Вы рискуете застрять в локальном оптимуме, ограниченном вашим же видением
Лично для меня это был невероятно позитивный опыт . Ощущение, будто у меня появился личный лаборант, который берет на себя всю рутину после того, как я сделал самое интересное
Ну а подробный технический разбор моего решения и рефлексия по итогам соревнования будут во второй части публикации - уже после финала. Stay tuned 👋