Shavkat Sadulloyev dasturlashgai maktabdayoq qiziq boshlagan. U Prezident maktabida tahsil olgan, keyin esa New Uzbekistan University’ning sun’iy intellekt va robototexnika fakultetiga o‘qishga kirgan. Yandex ML School’da tahsil olganidan so‘ng Ucell kompaniyasida ML-injener bo‘lib ish boshlagan.
Abbos Ibragimov esa Machine Learning sohasiga backend dasturlashdan kirib kelgan. U matematika va algoritmlarni chuqurroq o‘zlashtirishni istagan va shu sababli Yandex ML School' ga kirishga qaror qilgan. Ta’lim davrida boshqa bir talaba bilan birga yirik ML-musobaqasida ikkinchi o‘rinni egallagan. Hozirda Abbos Avo Bank’da analitik-injener bo‘lib ishlaydi va kelgusida ML sohasida karyerasini davom ettirishni rejalashtirmoqda.
Ular ta’lim olish tajribasi, ilk ish vazifalari va nima uchun yangi mutaxassislar ish qidirayotganda faqat ML-injener vakansiyalari bilan cheklanib qolmasligi kerakligi haqida so‘zlab berdi.
“Men hozir buning imkoniyatlar oynasi ekanini tushundim”
Shavkat Sadulloyev dasturlashga hali maktabdayoq qiziqqan. Prezident maktabida u informatika va fizika fanlarini chuqurlashtirilgan tarzda o‘rgangan. Dastlab kelajagini moliya yoki iqtisodiyot bilan bog‘lashni rejalashtirgan, ammo vaqt o‘tishi bilan dasturlashga qiziqishi ortib borgan.
Maktabni tugatgach, Shavkat New Uzbekistan University’ning sun’iy intellekt va robototexnika fakultetiga o‘qishga kirgan. O‘qish davrida Yandex ML School’ga qabul boshlangani haqidagi e’lonni ko‘rib, o‘zini sinab ko‘rishga qaror qilgan.
Uning aytishicha, dastlab ChatGPT va sun’iy intellektga asoslangan boshqa texnologiyalar qanday ishlashini tushunishni istagan. Mavzuni chuqurroq o‘rgangani sari bu yo‘nalishning istiqbolli ekanini anglagan.
“Men hozir buning imkoniyatlar oynasi ekanini tushundim: agar ML sohasiga kirib, rivojlanib va kuchli mutaxassis bo‘lishga erishsangiz, sizga talab yuqori bo‘ladi”, — deydi Shavkat Sadulloyev.
Shunga qaramay, u saralovdan birinchi urinishda o‘tishini kutmagan. Uning eslashicha, O‘zbekistonda Yandex ML School’ning birinchi oqimiga taxminan 3000 ta ariza kelib tushgan.
“O‘zbekistonda informatikani mendan ancha yaxshi biladigan ko‘plab yoshlar bordek tuyulardi. Ammo tayyorlandim, imtihonlarni topshirdim va o‘qishga kirdim”, — deya ta’kidladi u.
Abbos Ibragimov Machine Learning sohasiga backend dasturlashdan kirib kelgan. U bu yo‘nalishni uzoq vaqt o‘rgangan, ammo bir payt kelib bilimlarini yanada chuqurlashtirish kerakligini tushunib, ML’da o‘zini sinab ko‘rishga qaror qilgan.
Abbos matematikaga avvaldan qiziqqan, ammo Machine Learning’ni jiddiy o‘rganish uchun ancha ko‘p bilim kerak, deb hisoblagan.
“Buning uchun deyarli professor bo‘lish kerakdek tuyulardi. Shunga qaramay, o‘zimni sinab ko‘rishga qaror qildim”, — deydi Abbos Ibragimov.
Natijada ML u izlagan yo‘nalish ekani ma’lum bo‘lgan. Abbosning so‘zlariga ko‘ra, bu sohada batafsil va chuqur o‘rganishni talab qiladigan ko‘plab mavzular bor.
“Uch kunlab o‘rgangan mavzularim bo‘lardi va har kuni yangi narsa topardim”, — deydi u.
“ML-mutaxassis ham vaqtini matematika bilan o‘tkazadi, deb o‘ylardim”
Abbos o‘qishni boshlashdan oldin ML-mutaxassisi ishi haqida ancha tor tasavvurga ega bo‘lgan. U mutaxassis vaqtinning asosiy qismini matematika, hisob-kitoblar va ilmiy tadqiqotlarga sarflaydi, deb o‘ylardi. Ta’lim va ish tajribasi esa amaliyotda bu kasb ancha keng ekanini ko‘rsatgan.
Vaqtning salmoqli qismi ma’lumotlar bilan ishlashga ketadi: ularning sifatini tekshirish, qayta ishlash va tayyorlash, mos algoritmni tanlash, modelni sozlash, metrikalarni belgilash va natijani baholash zarur.
Shavkat ham ML-mutaxassisi biznes vazifalarini tushunishi muhimligini ta’kidladi.
“Biznesning vazifalarini tushunish va ularni hisobga olishni o‘rganish kerak. Faqat qanday model yaratishingiz mumkinligini emas, balki u qaysi muammoni hal qilishi kerakligini ham tushunish muhim”, — dedi Shavkat.
“Model noto‘g‘ri ishlasa, muammoni qayerdan izlash kerakligini tezda tushuna olardik”
Abbos uchun ta’lim jarayonidagi muhim bosqichlardan biri ML-kontest bo‘lgan. Unda ishtirokchilar mijozda sug‘urta hodisasi yuz berish ehtimolini bashorat qilishlari kerak edi. Barcha belgilar shaxsga doir ma’lumotlardan xoli qilingani sababli, jamoalar hatto ma’lumotlardagi har bir ustun nimani anglatishini ham bilmagan.
Musobaqada 30 dan ortiq jamoa ishtirok etgan. Abbos boshqa bir talaba bilan birga ikkinchi o‘rinni egallagan. Uning so‘zlariga ko‘ra, musobaqa davomida Yandex ML School’da olgan bilimlari ayniqsa qo‘l kelgan: ular ma’lumotlarni qanday tayyorlash, modelni qanday tanlash va sozlash hamda uning ishlashini qanday baholashni bilgan.
“Model noto‘g‘ri ishlasa, muammoni qayerdan izlash kerakligini tezda tushuna olardik”, — dedi Abbos.
Aynan shu musobaqa davrida Abbos birinchi marta Machine Learning’ni haqiqatan ham tushunayotganini his qilgan.
“Shunchaki kod yozmay, qo‘limdagi ma’lumotlar va shartlar asosida vazifani hal qila olishimni angladim”, — deya tushuntiradi u.
Shavkat esa ML’ni tushunayotganini boshqa holatda — ta’lim jarayonidagi Computer Vision bo‘yicha vazifalardan birini bajarayotganda anglagan. Unda videoni tahlil qilish va eskalatordan yuqoriga ko‘tarilayotgan odamlar sonini hisoblash kerak bo‘lgan.
Shavkat vazifani bajarishga uch-to‘rt kun sarflaganini eslaydi. Dastlab hech narsa o‘xshamagan, ammo bir necha urinishdan so‘ng u vazifani hal qilib, o‘qituvchisidan ijobiy fikr-mulohaza olgan.
“O‘zimdan juda faxrlandim”, — deb eslaydi Shavkat.
“Suhbatda hatto formulalarni ham so‘rashdi”
Yandex ML School’da olgan bilimlar bitiruvchilarga ML sohasida karyera boshlashda yordam bergan. Yandex ML School’dagi o‘qishi yakuniga yaqinlashganda Shavkat ish qidira boshlagan va Ucell kompaniyasidagi ML-injener vakansiyasiga ariza topshirgan. Suhbatda unga bevosita Machine Learning bo‘yicha savollar berilgan, ayrim savollar esa ancha chuqur- formulalargacha bor edi. Shavkatning aytishicha, maktabdagi ta’limsiz bu savollarning katta qismiga javob berish qiyin bo‘lar edi.
Abbosda esa ish qidirish jarayoni boshqacha kechgan. Uning so‘zlariga ko‘ra, Yandex ML School’dagi kursdoshi unga Avo Bank’dagi suhbatni tashkillashtirishga yordam bergan. Suhbatdan muvaffaqiyatli o‘tgach, Abbos analitik-injener lavozimiga ishga qabul qilingan.
“ML sohasida rivojlanishni albatta davom ettirmoqchiman”
Hozir bitiruvchilar turli vazifalar ustida ishlamoqda.
Shavkat bir nechta ML loyihalarida ishtirok etmoqda. Ulardan biri kompaniyaning mobil ilovasi va veb-saytida ishlaydigan virtual assistent bo‘lib, u mijozlar savollariga kecha-yu kunduz javob beradi va odatiy muammolarni hal qilishga yordam beradi. Assistentning vazifasi — mijozlarning javob kutish vaqtini qisqartirish va ularning kompaniya bilan o‘zaro muloqot tajribasini yaxshilash.
Abbos ma’lumotlar ombori bilan ishlaydi: vitrinalar yaratadi, ma’lumotlarni yuklash jarayonini sozlaydi va ularning sifatini nazorat qiladi. Uning aytishicha, analitik muhandislikni tanlashidan maqsadlaridan biri keyinchalik ML-mutaxassislari ishlaydigan ma’lumotlar qayerdan paydo bo‘lishini yaxshiroq tushunish.
“Model unga berilgan ma’lumotlar qanchalik yaxshi bo‘lsa, shunchalik yaxshi bo‘ladi”, — dedi Abbos.
Kelgusida u bevosita Machine Learning sohasiga o‘tishni rejalashtirmoqda.
“Balkim, tezda bo‘lmas, ammo bu yo‘nalishda rivojlanishni albatta davom ettiraman”, — deydi u.
Kelajak texnologiyalari haqida gapirar ekan, Shavkat esa inson o‘rniga xavfli ishlarni bajara oladigan robotlar ustida ishlashni istashini aytdi. Misol tariqasida u balandlikda ishlash bilan bog‘liq kasblarni keltirdi.
Uning fikricha, ML odamlarni xavfli vazifalardan ozod qiladigan va ularning mehnatini xavfsizroq qiladigan texnologiyalarni yaratishga yordam berishi mumkin.
Reklama huquqlari asosida.
