"Squid Game" serialında "Data Science"-i xatırladan məqamlar.
Sadə ssenari, ölüm-qalım mübarizəsi üzərində qurulan hekayə, oyun üzərindən həyatı izah edən metafora, maskalı insanlar, çarəsiz iştirakçılar, hərəsi 1.000.000 von dəyərində olan 456 insan ömrü, və bu insanlar üzərindən milyonların bəhsinə girən həyatda istədiyi hər şeyi əldə etdiyi üçün nə istədiyini bilməyən varlılar... Bütün bunlar maraqlıdır və şiddət dolu səhnələri əsasən ötürərək izlədiyimi nəzərə alsaq, bu filmi sevdim. Amma məni bu filmə bağlayan başqa məqam oldu: Data Science. Hər bölümündə ixtisasıma aid nüanslar sezdiyim filmdəki maraqlı detalları sizinlə də bölüşmək qərarına gəldim. İnanıram ki, maraqlı olacaq.
1) Oyundakı əksər personajların maskalı olduğunu nəzərə alsaq, filmdə yadda qalan simalardan biri məhz bu sevimli və bir o qədər də qorxunc gəlincikdir.
Hərəkət edən insanları müəyyən edə bilən bu cihaz əsl Süni İntellekt nümunəsidir. Bu cür idarəetmə sistemi Maşın Baxışı ("Compoter vision") modeli əsasında hazırlanır. Təsadüfi deyil ki, eyni sistem nəqliyyatın ağıllı idarəetməsində də istifadə olunur.
Bu cür sistemlərin ən çətin prosesindən biri "data labelling" - verilənlərin işarələnməsi hissəsidir. Əslində, demək olar ki, bu proses bütün hallarda vaxt aparan və zəhmət tələb edən işdir. Lakin maşın baxışı üçün video və şəkillərin işarələnməsi tələb olunur ki, burada da hər bir element dəqiqliklə işarələnməlidir. Belə işarələnmə üçün "bounding box" və ya "polygon annotation" metodundan istifadə oluna bilər.
"Bounding box" - sərhədləmə üsulunda obyektin sərhədləri şəkildəki kimi düzbucaqlı ilə müəyyən edilir.
"Polygon annotation" - çoxbucaqlı işarələmə üsulunda isə obyektin sərhədləri boyunca nöqtələr vasitəsilə addımlayaraq onun cizgisini çəkirik.
Filmi izlədikdə işarələmə üçün ikinci üsuldan sitifadə olunduğunu görə bilərik. Bundan əlavə, yəqin ki, model həmçinin, Oh İl'nam-ı digər iştirakçılardan fərqləndirə bilməsi üçün də "train" edilib. : - )
İlk oyundakı itkilərdən sonra bəzi iştirakçıların tələbilə oyunu bitirmək üçün səsvermə aparılır. 201 nəfərin iştirak etdiyi səsvermədə 100 nəfər davam, 100 nəfər tamam demiş olur. Nəticə isə sonuncu iştirakçı Oh İl'namdan asılıdır.
Onun nə deyəcəyini proqnozlaşdırmaq üçün ən sadə üsul "expected value" yəni gözlənilən dəyəri tapmaqdır. Bu dəyər əvvəlki nəticələrin ədədi ortası ilə hesablanır. Hazırki nümunədə ədədi orta 0.5-dir. Buna görə cavabı tapmaq çətindir. Cavabı təxmin etmək üçün iştirakçılar haqqında başqa məlumatları öyrənməli, ya da, sadəcə filmin növbəti səhnəsini gözləməliyik. : - D
Növbəti mərhələdə oyunçuların hərəsinə 10 misket verilir. Rəqiblərini və oynanılacaq oyunu özləri təyin edirlər. Oh İl'nam və rəqibi əllərində misketləri gizlədərək misket sayının tək yoxsa, cüt olduğunu tapmağa çalışırlar.
Oh İl'nam bu oyunu çox oynamış olduğundan sayı hər dəfə doğru tapır. Eynilə modelin daha böyük data üzərində daha yaxşı öyrəndiyi kimi. Unutmaq olmaz ki, Oh İl'nam həm də qumarbazdır. Hər nə qədər, qələbəsində şansın rol oynadığını desə də, şans oyunlarındakı qazandığı təcrübə ona çox şey öyrədib. Daha əvvəl etdiyi səhvlər ona uğur qazanmaqda kömək edir. Bu eynilə, Gücləndirilmiş Öyrənmə ("Reinforcement Learning") modelinin iş prinsipinə bənzəyir. Bu modelin iş prinsipi isə Böyük Ədədlər Qanununa dayanır.
Digər iki nəfər misketi qumda qazılmış çuxura atmaqla qalibi müəyyən etmək istəyirlər. Misket adətən çuxurun kənarına düşür. Lakin sona doğru uğurlu atış baş verir.
Bu oyun da Böyük Ədədlər Qanununu yadımıza salır. Bu qanuna görə nə qədər çox uğursuz cəhd etsək, bir sonrakı cəhdin uğurlu olmaq ehtimalı artır. Ümumiyyətlə, misket oyunu şans oyunu olduğundan (amma burada da məntiqi gedişlər etmək mümkündür) bu nəzəriyyə burada tez-tez yadımıza düşür.
Növbəti təhlükəli oyunda iştirakçılar qarşılarındakı şüşə lövhələrdən hansının qırılmaz olduğunu seçərək addımlamalıdırlar. Bu oyunda iştirakçılardan biri ilk addımı sağ, ikinci addımı sol lövhəyə ataraq, üçüncü addımın yenə sağ lövhədə olacağını düşünür.
Lakin yanılır. Gücləndirilmiş öyrənmədə tədqiq ("explore") və istismar ("exploit") anlayışı var. Nəticənin maksimum olması üçün bu ikisi arasındak balansı qorumaq lazımdır. Həm davamlı olaraq sol lövhə üzərində addımlamaq, həm də tez-tez lövhələri dəyişmək uduzmağa səbəb olacaq.
Digər bir iştirakçı isə şüşə istehsalçısı olduğundan işıq, səs və görüntü kimi amillərdən şüşələrdən hansının qırılmaz olduğunu anlaya bilir.
Bunu görən oyunun qurucuları işıqları söndürürlər və yarışmaçının işini çətinləşdirərək uduzmasına səbəb olurlar. Eynilə modeldə önəmli "feature"-lərdən birini xaric etdikdə nəticənin pisləşməsi də bu nümunəyə bənzəyir.
Oyunda bir digər maraqlı məqam da 1-16 arasında nömrələr arasından seçim zamanı insanların ilk öncə ortadakı rəqəmləri seçməlidir.
Bu tam olaraq statistika ilə əlaqəli olmasa da, insan davranışlarının proqnozlaşdırılması üçün diqqətəlayiq bir məsələdir. İnsanlar adətən orta sıralarda olmağı üstün tuturlar. Birinci, yaxud sonuncu olmaq insanları qorxudur.
Datada orta dəyərdən uzaqda yerləşən nöqtələr "outlier" hesab edilir. Çünki təbiətdə və cəmiyyətdə bir çox şey normal paylanma qanununa tabedir.
Filmdə "Squid Game"-in bütünlüklə bir qumar olduğu ortaya çıxır. Qumar statistika və ehtimal nəzəriyyəsinin öyrənilməsi üçün yaxşı nümunə hesab edilir. Xüsusilə yarışmalarda yaxşı təhlil bacarığı önəmlidir.
Bu oyunun qumarbaz təşkilatçıları isə əllərində iştirakçıların datası olsa da, şüşə istehsalçısının təcrübəsini, bir iştirakçının həyat yoldaşı ilə rəqib olmasını və digər bu kimi məqamları gözdən qaçırırlar.
Bir digər diqqət çəkən məqam da dəvətnamə göndərilən insanların dəvəti qəbul etməsi, hətta oyuna təkrar qayıtmasıdır.
Bu da o deməkdir ki, oyun üçün iştirakçılar çox diqqətlə təhlil olunaraq seçilib və oyunu qəbul etmə ehtimalı yuxarı olan insanlar təyin olunub. Bu nəticə model, yoxsa, detallı araşdırma məhsuludur, onu deyə bilmərik. Amma təhlil prosesinin yaxşı aparıldığı göz önündədir. : - 0
Bu paylaşımı bəyəndinizsə və daha çox belə paylaşımlar görmək istəyirsinizsə,
səhifəmizə dəvətlisiniz.
Keçid etmək üçün, dəvət kartına klikləməyiniz kifayətdir. ; - )
