Единственное о чём мечтаю: вкатиться в ML.
Курсы прохожу, книжки читаю, задания делаю.
Но как мне работу найти?

На данный момент опыта программирования за деньги - нет, но специальность математик-программист имею.

>>733276 (OP)
Настало время узнать чтото по ОПтеме.

>>733287
>вкатиться в ML
Это самоцель? Имхо, так далеко не уедешь.
>Но как мне работу найти?
hh.ru, blastim.ru, yandex.ru/jobs/ - это если нет знакомых.

>>733297
>Это самоцель? Имхо, так далеко не уедешь.
А вообще, чем можно заниматься вкатившись в ML? Что это вообще такое? Как оно может пригодится в быту, т.е. как я могу использовать знания ML в повседневной жизни?

Платина:
Какой математический бекграунд нужно иметь, чтобы свободно плавать в ML?
Разумно ли заниматься ML, если ты даун, вылетевший с девятого класса, не освоивший математику даже на уровне седьмого класса?

Вам не нужно вводить капчу, у вас введен пасс-код.

>>733340
Вот этот вопрос поддержу. Алсо, хватит ли проситать основы тервера и матстата?

>>733297
> Это самоцель?
Мне нравится возится с данными, анализировать, искать закономерности и т.п. Было бы здорово заниматься этим.

> hh.ru, blastim.ru, yandex.ru/jobs/
Если написать в резюме: закончил универ, прошёл пару [десятков] курсов и хочу вкатиться джуниором, то возьмут или нет?
Если нет, то какой минимальный опыт нужен?
Какой проект для портфолио можно запилить?

>https://vk.com/deeplearning
>Участники 5 502

>>733356
>Мне нравится возится с данными, анализировать, искать закономерности
Как ты об этом узнал? Тебе просто нравится об этом мечтать?

Можно ли с помощью машинлернинг заставить машину увидеть группу людей, опеделить чем и вообще вооружены ли они, оценить обстановку, и принять решение ебнуть ракетой? Я правильно себе представляю область приминения?

Как найти работу без знакомых, работающих в этой области?

>>733386
можно и без

>>733397
Пусть роботы убиваю, у них совести нету

>>733370
Например, потому что примерно со второго курса в качестве развлечения писал парсеры разных сайтов, складировал данные в таблицы, искал закономерности и т.п. Но ничего круче статистики и кластеризации не использовал.

В любом случае, я спрашивал не "а правда ли мне понравится работать?", а "как вкатиться?"

>>733421
>"как вкатиться?
ОПпост читай

>>733422
Из него не понятно:
- какого уровня проект нужен для портфолио
- берут ли без опыта работы программистом

>>733437
Меня взяли ещё студентом. Из опыта работы у меня было пару более менее серьёзных прог на Delphi. Причём взяли на похапе

>>733439
А хотя ты наверно спрашивал именно про программирование в ML

>>733340
>А вообще, чем можно заниматься вкатившись в ML? Что это вообще такое? Как оно может пригодится в быту, т.е. как я могу использовать знания ML в повседневной жизни?
Какая такая повседневная жизнь? Если ты про работу, то можно распознавать картинки, заниматься ботообороной, анализировать поведение пользователей, пилить поиск и рекламные системы, рыскать по биоинфоматическим данным. Если же ты про то как выжить в лесу при помощи ML, то хуй знает что тебе посоветовать. Можно запустить на видяхе какую-нибудь йобу и кашу сварить на раскаленном радиаторе, збс греет.
>Какой математический бекграунд нужно иметь, чтобы свободно плавать в ML?
Статистику, это основное. Алгоритмы, немного функана - должно хватить. Из личного опыта - у меня матмеховское образование; с одной стороны оно вроде бы оверкилл, с другой стороны проблематично оценить степень влияния на мышление и способность воспринимать прикладной материал. Кажется, что без матмеха я был бы глупее. А вот ШАД полнее покрыл мои рабочие нужды.
>Разумно ли заниматься ML, если ты даун, вылетевший с девятого класса,
Стоит определится, хочешь ты свободно плавать или все же ты даун. Некоторую математику стоит знать.
>>733356
>Если написать в резюме: закончил универ, прошёл пару [десятков] курсов и хочу вкатиться джуниором, то возьмут или нет?
Да, возьмут. Правда еще есть собеседования, но если ты не просто закончил универ, а что-то из него вынес, то это не будет проблемой.
>Если нет, то какой минимальный опыт нужен?
AFAIK для джуна промышленного опыта особо не нужно. Если руки не из жопы и опыт решения каких-нибудь простых задачек есть, то полдела в кармане.
>>733386
Да, можно. Это как раз примерно то, чем исследования в распознавании образов занимаются именно сейчас.

>>733421
Никак, лол. Те, кто могут вкатиться, не выспрашивают об этом на харкаче.

>>733340
>как я могу использовать знания ML в повседневной жизни?
Кажется, неправильно тебя понял, поэтому дополню свой прошлый ответ. Применение в быту у ML есть, хотя зачастую такое применение выглядит гиковски и уж точне не жизненно необходимым. Вот тебе пример: у меня во дворе постоянно забита парковка и три недели назад, в очередной раз приехав поздно вечером и не найдя места для своей поповозки, я серьезно взбугуртнул и на следующих выходных вывесил за окно панорамную камеру для наблюдения за ситуацией на паркинге. Такое пассивное наблюдение оказалось не очень жизнеспособным, так как при подъезде к дому на экране телефона проблематично разобрать картинку. Поэтому очередные выходные были потрачены на то, чтобы добавить подсчет свободных мест в Caffe в разных зонах парковки (так как к ним разные подъезды и нужно заранее знать куда ехать). Еще у меня есть машинка, которая умеет ездить по разметке на бумаге - в ней тоже под капотом бьется Caffe.
Но, откровенно говоря, какой-то убийственно нужного применения ML именно в быту и именно сегодня я назвать не могу. Такие системы только-только входят в нашу жизнь, поэтому сейчас такие вещи могут казаться блажью и излишеством.
В IT - да, таких применений миллион.

как с няшными тяночками в отрасли?

>>733500
>точно
>какого-то
>>733501
Все хорошо.

>>733442
> если ты не просто закончил универ, а что-то из него вынес, то это не будет проблемой.
А что на собеседованиях спрашивают?

>>733443
Жил бы я не в мухосранске - ходил бы по собеседованиям. А в слепую ехать не хочется - проебу деньги, не устроюсь и вернусь с позором.

>>733511
>А что на собеседованиях спрашивают?
Хуи сосешь? Бочку делаешь?

>>733511
И да, в Я сначала идет Skype-собеседование и только после этого приглашают на очную ставку.

>>733349
>>733349
Там основы, которые тянут другие основы.

>>733511
Сидя в мухосранске ты никогда ничего не добьешься. Очевидно же, что спрос на МЛ рождается только при некотором минимальном уровне технологического развития. Если население промышляет только грабежом, перепродажей и распилами, то какой там может быть МЛ? Это относится во многом ко всей рахе, техническая отсталость которой от первого мира порядка 10 лет.

Наивно думать, что в Яндексе тебя прям возьмут на позицию, где требуется МЛ, при том что ты никто. Там очередь у них стоит из ШАДников, тех что недостаточно круты для трактора (однако даже по сравнению с ними ты пустое место). Если тебя туда и возьмут, то только говночистом. Будешь скрипты какие-нибудь клепать, прозябая на джунской должности без развития.

>>733900
>10 лет
Слабо взял. Хочешь сказать, через 10 лет мы запилим свой Windows, Intel, Apple, Tesla и прочие тачанки и медицину?
Лет 40 здесь, не меньше.

>>733917
Ну да, это сложный вопрос. По медицине, например, согласен с 40 годами. По софтострою отставание поменьше, ну вот тот же Яндекс довольно продвинутый ведь. Не Гугл, но тем не менее.
Windows не запилим, так ведь и какая-нибудь Франция тоже своей ОС не имеет, тут скорее отличие количественное.

медицина в бриташке отвратительна
на любое заболевание тупо прописывают обезбаливающее и отправляют домой
приходится ездить к себе в латвию за нормальными лекарствами/операциями

– Вот поэтому-то я, господин, и предлагаю изготовить машину, которая сможет сообщать тебе волю богов, – механический оракул. Это тебе не какой-нибудь упившийся жрец, бормочущий хвалы Бахусу за задернутой занавеской. И не учебник по толкованию линий руки или свойств помета храмовой лани, посвященной богине Артемиде. Нет, то будет машина, в которую я загружу истории всех прошлых битв и сражений: стратегии, тактики, принесенные жертвы, диспозиции военачальников, рельеф местности, действия опытных сотников. Сей аппарат будет хранить всю историю военного дела Греции и Рима – и не только, ибо я научу его всем путям и обычаям рода людского. И если какой-нибудь консул вроде тебя пожелает узнать исход отдельно взятого сражения, целой войны или каких-нибудь трудных переговоров, достаточно будет набрать вопрос и предоставить действовать механизму. Он просеет тысячу военных трактатов и десять тысяч битв и выдаст тебе предсказание – и это будут не сомнительные жреческие побасенки, но сама мудрость богов, которые взирают с небес на нас, будто расставленных на столе для игры – понятных и предсказуемых в поступках наших, движениях и желаниях, словно бредущие цепочкой муравьи.
<...>
– Будет у нас коллегия весталок, непорочных и отрезанных от мира, – пояснил он. – Только в мужеска пола.
– И правда, – согласился Марк Фурий, – собрание чистых отроков, никогда не видящих дневного света, – самое то что надо для управления счетной машиной подобного рода.

http://www.ted.com/talks/riccardo_sabatini_how_to_read_the_genome_and_build_a_human_being#t-494776

>>733928
А что, Франция по софтостроению не отстает?

>>734253
Напиши что-то годное про нечеткие множества, добавлим в шапку в следующий раз.

>>733276 (OP)
Пока вы тут дрочите на кнута, кормена и ахо скину я немного годноты по КС http://www.mi.ras.ru/~podolskii/hse.html

>>734547
http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-042j-mathematics-for-computer-science-fall-2010/readings/

>>734556
и чо?

Это и Ai тред? Или есть свой. Поиск, csp, mdp, hmm, bayes nets, вот это всё.

>>734999
Милости прошу к нашему шалашу.

>>734999
AGI школьники обсуждают здесь:
https://2ch.hk/pr/res/717453.html

>>735084
Полезного там мало.

Есть ли у кого настолько же хорошие ссылки по ai, как в ОП-посте?

>>735202
Сажа прилипла

Кстати, помните, как в библии было написано? Люди появились в результате того, что ангелы брали жен человеческих и от их союза появились люди.
Роботехника ща в основном в сторону секс-игрушек идет. Вдруг люди будущего будут результатом спаринга людей и роботехники?

>>735249
> Роботехника ща в основном в сторону секс-игрушек идет
Есть пруфы?

>>735202
Всё в статьях чаще всего. Первые авторы, которых вспомнил:
Goertzel, Hutter, Schmidhuber.
Обзорная статейка:
https://pdfs.semanticscholar.org/72e1/4804f9d77ba002ab7f1d3e3a5e238a3a35ca.pdf

>>735431
> в основном
Это он борщнул, но на гиктаймсе мелькают статьи про секс с роботами.
https://geektimes.ru/company/robohunter/blog/251052/
https://geektimes.ru/company/robohunter/blog/259922/
https://geektimes.ru/company/robohunter/blog/263562/

>>735431
ты в каком бункере живешь, маня?
http://www.scoopnest.com/user/TerezOwens/639292740627337217

>>735448
https://lenta.ru/news/2015/09/15/sexrobotsban/

>>734497
>Напиши что-то годное про нечеткие множества, добавлим в шапку в следующий раз.
Именно про применение в задачах ML очевидная годнота А. Пегат, "Нечеткое моделирование и управление". Очевидный плюс - вся матчасть с нуля, можно рекомендовать даже тем, кто в душе не ебет что такое нечеткое множество. Самый заметный минус - некоторые довольно элементарные вещи даны излишне заумно.

>>735249
>что ангелы брали жен человеческих и от их союза появились люди.
Вут, откуда же взялись жены человеческие, если только от них появились люди? Или библия намекает, что жены человеческие -- не люди?

>>736568
>>736568
попроси у анонов доступ к сервачку, быстрее будет

>>736568
Могу пояснить за backpropagation. По сути это тупо градиентный спуск. Т. е. тебе надо тупо посчитать частные производные по весам (они считаются рекуррентно с помощью chain rule). Посмотри на вики как выводятся формулы и потом сам выведи не подсматривая.

Кстати, может кто-то объяснить, почему нейросети так хорошо работают? Допустим, у нас 500 связей. В 500мерном пространстве может быть дохуя локальных минимумов, почему мы попадаем именно в какой-то хороший локальный минимум?

>>737480
Вообще-то они весьма плохо и работают. Результат достигается многократной прогонкой gradient descent при разных (как правило, рандомно сгенерированных) НУ. Плюс разные свистоперделки типа deep learning, чтоб веса первых слоёв тренировались. Есть такой феномен, когда NN учит только среднее по выборке, втречается нередко. Я могу даже на пальцах расписать, как происходит обрубка первых слоёв и NN обсирается с обучением.

>>733276 (OP)
>Computer Science
Блять, это действительно смешное слово или я один такой долбоёб? Даже наша ИНФОРМАТИКА звучит лучше, чем это. Так и представляю, как сидят две англоязычных бабушки на лавочке, и одна другой хвалится "Вот, Тереза, мой внучок Джо отучился, теперь он phd КОМПЬЮТЕРЩИК*"

>>737480
>может кто-то объяснить, почему нейросети так хорошо работают?
Потому что они универсальные аппроксиматоры функций. Еще Колмогоров и Арнольд доказали, что функция от любого числа аргументов представима через суперпозицию частных функций от 1-2 переменных. Именно так и работает тот же 3-слойный перцептрон. У Горбаня это подробно разобрано.

>>737523
Оно смешное, потому что слово "компутер" приобрело иные оттенки в русском языке. Англоговорящим человеком Computer Science воспринимается скорее как "науки о вычислениях"

>>737489
Пиздец у тебя каша в голове

>>737489
>Вообще-то они весьма плохо и работают. Результат достигается многократной прогонкой gradient descent
Это недостаток не нейросетей как таковых, а методов настройки свободных параметров - бекпропагейшна, градиентного спуска и т.д. Поэтому именно эти методы и пытаются допилить или заменить на что-то другое, тогда как собственно структура того же многослойного перцептрона не менялась с середины прошлого века.

>>737571
Каша в дупе твоей мамки, а я математик.

>>737576
Долбаёб, а что, по-твоему, NN? Вектор параметров на вектор базисных функций. А ты, картофан, видно думаешь, там какая-то магия. И чем ты собрался заменять BP? Лолблядь, хоть почитай про оптимизацию. Алсо

>бекпропагейшна, градиентного спуска
> имплаинг, это разные вещи
Плебеи. Плебеи никогда не меняются.

ОПчик, ты вроде проходил курсы от ШАДа, но не включил ни одного в список учебных курсов. Те, что в ОП-посте, полностью покрывают материал ШАДа?

>>737586
>Каша в дупе твоей мамки, а я математик.
Ранец собрал, математик?

>>737599
Привет, включать курсы я не стал, зачем? По поступлению в ШАД тебе расскажут обо всех курсах, а не ШАДовцам эти курсы не доступны, так что если я даже посоветую курс, то это будет бесполезный совет. Или ты что-то другое имел ввиду?
>>737523
Вроде бы никогда не проигрывал с этого.
>>737480
>почему мы попадаем именно в какой-то хороший локальный минимум?
Никто этого не гарантирует, просто запустив 1000 раз обучение и выбрав лучшие результаты, мы предполагаем, что они не так далеки от истинного минимума. Тем более редко когда требуется глобальный минимум. И да, НН универсальные аппроксиматоры, как уже тут заметили.
>>736568
Пробовал заказать машину на амазоне?
>>736014
А можешь описать чем вообще такой подход лучше/хуже, чем постановка задач оптимизации в классическом варианте?

крутой тред
автор, пили ещё

Заканчиваю прикладную математику в универе, параллельно работаю джава девелопером. Хочу перекатиться во фриланс, посему вопрос- есть ли в ML сфере фриланс?

>>737605
>Или ты что-то другое имел ввиду?
Да, там же есть открытые курсы по машинному обучению, по теорверу, по алгоритмам. На них можно забить, если буду дрочить Elements of Statistical Learning?

И еще вопрос: есть что-то вроде джун-вакансий по ML? Чтобы порог входа был пониже, чем у полностью готового спеца? Я нихуя не умею в ML, но хочу заниматься этим в конце концов на серьезном уровне. Проблема в том, что денег у меня не работать нет, и, вместо того, чтобы изучать ML, я ебусь с iOS, чтобы наработать некий капитал, чтобы упороться ML фуллтаймом.

>>737600
Слив засчитан.

>>737586
>>бекпропагейшна, градиентного спуска
>> имплаинг, это разные вещи
Но бекпропагейшн это поиск градиента, вычисление его значения, а градиентный спуск это использование градиента для минимизации некоторой функции, причем градиент можно и иначе вычислять, например, с помощью приближенных вычислений [(f(x + h) - f(x)) / h]. Разве не так?

>>737681
))))
Познания в математике уровня пр.

не знаю господа, мне хочется внести какой-то вклад в эту роботехнику и умные самообучающиеся проги. Но я такой тупой, я не смыслю в матане, я даже до конца не могу понять принцип работы перцептрона, там единицы, нолики, тренируешь его, потом записываешь результат в массив, потом берешь из него значение? В роботехнике я тоже полный ноль, паять не умею, детали хрен купишь в моей мухосрани да и дорого, наверное.
никакого иного применения для нейросетей, кроме моделирования поведения персонажей в игре, я не вижу. И вообще весь кодинг в моем понимании сводится к решению очень тривиальных задач - создание игр и веба под различные платформы и взаимодействие с апи интернет-гигантов типа фейсбук, вк, телеграм и т.п.
Какое направление вы бы обозначили в этой области в ограниченных условиях обычного кодера из провинции, как я например? Пытаться применить принцип перцептрона в геймдеве?

>>736862
Под женами человеческими очевидно подразумевались какие-нибудь полуобезьяны-неандертальцы.

>>737700
Да забей ты на это хайпнутое говно, бро. Душа ИИ живёт в матлогике и символьных вычислениях. Так что угорай по Lisp, Prolog и еби весь этот ML в рот.

>>737918
http://aideus.ru/

>>737920
пасибки

>>737920
https://www.youtube.com/watch?v=Q8WYpoac2hk

>>737961
Проиграл.

>>737681
не слушай >>737698-неосилятора

>>737626
двачую.
Есть ощущение, что единственный способ вкатиться в ML, это через ШАД. Серьезно, есть другие пути?

>>738229
В долине трактористов про ШАД никто ничего не знает, если что. Так что с этой т.з. это просто потеря времени.

>>738233
но вкатываться в отросль придется здесь, а не в долине трактористов.

>>738240
То есть тебе материалы именно на русском нужны?

>>738241
нет. я, вообще, не про обучение, а про то, как влиться в отрасль в рф. Рабовладельцам же нужны какие-нибудь пруфы твоей компетенции и, у меня ощущение, что гит с пет проджектами ими будет оценен меньше чем какой-нибудь шадовский сертификат.

>>738229
Меня раздражает закрыть ШАДа. Хули им стоит выложить лекции на всеобщее обозрение? Ок, они не хотят тратить время преподов на проверку домашних заданий анонов, ну пусть и не тратят. Но что за жлобство не выложить лекции+задания в открытый доступ я не понимаю.

>>738256
мне кажется, в ШАД стоит идти только за сертификатом. В плане образования, по-любому, ничего лучше, чем пилить собственную йобу, и попутно находить решение возникающих проблем. Тем более материала в инете дохерища, начиная с десятков открытых курсов на coursera, edx и тд.

>>738260
Там жи ж дохрена математики. Йобу пилить - это, конечно, нужно, но математику без помощи довольно долго будешь вдуплять. Плюс курс в ШАДе весьма фундаментальный. Ты проходил ШАД?

>>738260
ну и, судя по вступительным они отбирают охуеть каких математиков. Из моего, небольшого, экспириенса -- ML это, все-таки, прежде всего инжиниринг.

>>738261
мой ответ выше. Из моего экспириенса достаточно знаний( даже не первой свежести) линейной алгебры и основ общей алгебры.

Парни, прохожу курс Воронцова на coursera, в теме о важности признаков линейных деревьев использую такой код
http://pastebin.com/tZzbExkP
В итоге получаю:
[('Pclass', 0.017933362369337985),
('Fare', 0.29549222165179184),
('Age', 0.40310551645733922),
('Sex', 0.28346889952153104)]

Пытаюсь засабмитить Fare и Age, получаю ошибку.
В чем обосрался?

Анкета ШАД сложная? Осталось несколько часов, думаю проходить ли.

>>738586
Раскурил, надо чистить вилкой только Age

>>738589
Проходи, ничего не теряешь.

>>738589
Анкета сложная, тест довольно легкий. По крайней мере, анкету я заполнял дольше чем тест.

>>738136
> неосилятора
У тебя какой Хирш-индекс, мальчик?

>>738673
Уровня /pr/, полагаю.
Дай ссылки на твои работы тогда уж.

>>738675
Прям дать ссылки, где мои имя и фамилия стоят? А спермы тебе не дать глотнуть вдогонку?

>>738675
Зачем ты вообще разговариваешь с этим инфантильным дауном?

Даун тут только мальчик, который не может в математику уровня первого курса Заборостроительного техникума.

>>738678
> боится деанона в зк
> выёбывается без пруфов
Ясно, уёбывай обратно в /b/ и за щеку себе кончи, уёбок

Проходи, не задерживайся. В /ссы иди школоту хиршем своим тралить.

>>738696
Ладно, оставайся. Кратко хоть расскажи про темы твоих исследований.

>>738700
Да пусть нахуй идет, точнее в /сцы/ рассуждать о картофане. Я знавал таких физиков, как этот "математик".

>>738721
И что там с физиками было?

>>738696
> Tech
техникум заборостроительный лол

>>738729
Ну физик, ну публикации. Но тупой я ебал. Если человек не видит разницы между backpropagation и градиентным спуском - это клиника, насмехайтесь над таким.

>>738753
А картошка там при чём?

>>738756
Это мем /sci/, важно обвинить оппонента в том, что он любит картофан, а не науку. Пошло откуда-то от вербицкого.

Написал нейросеть с gradient decent. А она не обучается. Cost function уменьшается до 3, и всё. А вот с функцией из курскровского курса все нормально, ошибка примерно 1. Грустно чет.

>>738837
Для начала определи high variance у тебя или high bias. А потом реши проблему, следуя советам по поводу high variance и high bias.

>>738839
У меня скорее high varianceда, я смотрел learning curves, все дела. Просто вот эти функции поиска локального минимума. В матлабе годных нету, хотя я потихоньку качусь к R и Python, как следствие к линуксуна самом деле к армии, боже, сколько еще учить.

>>733442
А если не закончил универ?

>>738696
Деанон по числу цитирований!

>>738889
Он подправил числа, там запятые должны быть, 7000 -> 7,000 и т.д.

Долго не мог решить, стоит писать этот комментарий или нет. В итоге все-таки решил, что необходимо до всех и каждого донести эту информацию.

ОП, в первую очередь хочу сказать, что это сообщение никоим образом не направлено на то что бы оскорбить тебя или кого-либо еще, ты делаешь хорошие и качественные треды, комментарий не об этом, не нужно воспринимать это на свой счет.

Итак, перейду к сути дела- информация касательно содержания данного треда.
Как уже несколько человек написали в этом и предыдущих тредах, это не просто прикольные книжки что бы прочесть, послушать, посмотреть и забыть, нет. Эта область науки крайне негативно воздействуют на ваше подсознание, даже если вы просто смотрите курсы на курсере, а уж тем более “читаете перед сном книжки по этой теме” и все такое (в таком случае информация пишется вообще напрямую). Они прописывают в ваш мозг программы поведения для вас, а что самое хреновое, для ваших потомков.

Между вот такими штуками и обычным программированием лежит просто невообразимая пропасть.

Т.е. если вы после поглощения этого всего проживете норм жизнь, знайте, что вся эта херня, которую Вы наслушались и насмотрелись в книжках подобного рода, обязательно ударит, и ой как больно ударит по вашим будущим поколениям. Это как поведение, привычки, черты характера, хорошие и плохие, которые передаются ментально, не зримо, по ДНК, от родителей к детям, из поколения в поколение, автоматически. 10 раз подумайте, надо ли оно вам. Если вам плевать на себя, подумайте хотя бы о своих детях, своих последователях.

Для кого-то это может звучать как параноидальный бред, но черт подери, если вы не знаете о том как что-то работает и это возможно, то это не означает что такого не может быть. Нам ведь не обязательно знать все законы физики и прочих наук, что бы элементарно пользоваться электричеством- нажал на кнопку и все работает. Тут точно так же.

Опять же, это сообщение не призвано никого обидеть, оно направлено на то что бы люди все-таки думали, что они “хавают”. Ведь мозг, в отличии от желудка, особенно если он недостаточно развит, не способен распознать “гнилую” информацию от полезной, светлой.

На данное сообщение не надо отвечать, я не собираюсь вступать в полемику с кем-либо.

Всего вам хорошего, будьте здоровы.

>>738984
Ребята не стоит вскрывать эту тему. Вы молодые, шутливые, вам все легко. Это не то. Это не Чикатило и даже не архивы спецслужб. Сюда лучше не лезть. Серьезно, любой из вас будет жалеть. Лучше закройте тему и забудьте что тут писалось. Я вполне понимаю что данным сообщением вызову дополнительный интерес, но хочу сразу предостеречь пытливых - стоп. Остальные просто не найдут.

>>738756
Математика делится на собственно настоящую математику (чистая системная математика), и на инженерную шелуху на периферии (для решения под водочку и картофан). Соответственно, термин картофан можно применять к любой науке, где есть ядро и прикладная периферия для негров. Ну или вообще везде, лол.

>>739077
Чтоб понять как работает моцк, тебе в neuroscience, но чтоб там осилить что-то сложнее научпоп-ссанины, нужен пиздатый бекграунд.

>>739085
окай

>>739085
Рекомендую этот курс с мягким введением:
https://www.mcb80x.org/lessons

>>739096
пасиб

>>739009
Предлагаю добавить в шаблон ОП-поста.

>>738975
Ты так и не ответил на >>738700
Или боишься, что сдеанонят по тегам работ, лол?

>>738975
Лол, ты думаешь тебя один человек хуями кормит, математик? Ну облажался, бывает, скромно съеби в сцы и о тебе забудут.

Я ПРОСТО ХОЧУ СОЗДАТЬ ИИ КОТОРЫЙ РАСПИДОРАСИТ ЭТОТ ЕБАНЫЙ МИР К ЕБАНЫМ ЧЕРТЯМ НЕУЖЕЛИ Я ТАК МНОГО ПРОШУ РЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕЕ

>>739921
Ты можешь создать робота с ИИ, который разъебет твою башку, для тебя мир закончится.

>>739923
Нет, я хочу увидеть, как другие пострадают, это важно.

>>739925
Распечатай исходник того же numpy и опиздюль им одноквашника-чухана

>>739929
Можно просто исходники OpenCV почитать.

>>739878
Думаешь, я каждый день посещаю этот раздел?

>>739911
Мальчик, тебе мало? Ты понял уже, какой ты бред спорол?

>>740149
> Ты понял уже, какой ты бред спорол?
Почему бы тебе не объяснить уже, а не кривляться тут как малолетний даун?

Аноны, сегодня в компании был тренинг по ML. Вроде тема мне понравилась, но я жалею что в универе на физфаке не учил даже ту математику, что там преподавали.

Можете накидать годных ресурсов для изучения матана с самого нуля?
Производные знаю, интегралы (худо-бедно), логарифмы знаю, а вот лимиты уже не помню.

>>740275
Ты не хохол случаем? Один учебник знаю хороший, но на мове
Алгебра та початки анализу - автор Шкиль

>>740292
Не, не хохол.

Как хранить и анализировать json от разных api?
Мне не хочется создавать десятки таблиц для каждого из сервисов, а потом пересоздавать если api изменилось.
Может есть бд, которой можно просто скармливать json, а она будет сама заботится о том как это хранить?
Производительность не особо критична, но желательна поддержка sql или чего-нибудь похожего на него.

>>740305
Туда ли ты зашел?

>>740312
Анализ данных, визуализация, дата сайнс, вот это вот всё тут же обсуждается?
Значит велика вероятность, что тут люди знают как, особо не напрягаясь, собрать кучу json-ов в одном месте, а потом делать к ним запросы.
И это очень популярная задача, так что должен быть инструмент для этих целей.

>>740316
mongodb

>>740316
Postgres тоже может json.

>>733276 (OP)
>Если вы сможете полностью проработать эту книгу и прорешать упражнения, обязательно свяжитесь со мной - у меня найдется работа для вас.
Карьера преподавателя в Мухосранском Государственном Университете? Или что поинтереснее?

>>740476
Помощник дворника на пол ставки по выходным

Парни, поясните отсталому. Читаю Introduction to Statistical Learning, введение (13 страница). Там предлагается использовать линейную регрессию для классификации, и представлена данная иллюстрация. Мне кажется это хуйня полная, почему на плоскости представлена зависимость Y от двух параметров, когда на деле все должно выглядеть как пространство, разбитое плоскостью зависимости?

Ладно ОП прорешаю твой учебник, если гришь, что на практике его можно будет применить.

>>740173
Backpropagation - это и есть пример применения GD, придурок.

>>740609
Нет, там все правильно нарисовано. Каждая точка - это решение классификатора для этих значений переменных. Линия - это граница решения.

>>740656
Что по осям?

>>740670
x y

>>740741
Остроумно, но что в xy то. y должен быть {0,1}

>>740751
Ты жопой читаешь, или инглиш совсем плох? Речь о классификаторе с двумя входными переменными. Оси им соответствуют. Подумай хоть немного сам, что же я тебе все разжевываю?

>>740775
А результат линейной регрессии это не линия, разделяющяя параметры. А ебаный функционал от параметров в таргет.

>>740798
>>740793
я ретард, забыли

Ну вы и насрали тут, ребята.
>>740275
Зорич подойдет.
>>740476
По-интереснее.

Пацаны, поясните за градиентный спуск? Делаю реализацию по классическому условию while J(Q) - oldJ(Q) > epsilon, где J(Q) это функция из которой формируется кривая обучения , если надо могу подробнее алгоритм расписать. Так вот, как выбрать эпсилон? Для начального J(Q) порядка 10^6 годится и единичка, т.к. сходится довольно быстро даже с темпом обучения 10^-3, а вот для порядков 10^14 уже нихуя не годится, либо слишком долго считает, либо кривые значения выходят если брать намного большее значение

>>741102
Потуги картофана.

>>741161
По теме есть что сказать? Если нет - прошу нахуй

>>741102
на длину градиента смотри?

>>741285
Что ты подразумеваешь под длиной градиента? Может быть мы с тобой разными терминами говорим. Длина градиента=шаг обучения? Если да, то я динамически изменяю(вычислили новое значение кэфов и J(Q) - если новое J(Q) > старое J(Q) значит кривая обучения растёт, хуйня, уменьшаем шаг обучения и заново считаем).
Если же нет, то я зря высрал абзац выше

>>741308
Норма вектора, шайтан.

>>741102
Считай пока оценка ошибки уменьшается и не парь мозг.

>>741344
лол

>>741102
> Так вот, как выбрать эпсилон?
Никак не выбирать. Такой путь - верный способ сделать overfitting, переобучить твою сеть под конкретные входные данные. Делай просто 1 (10, 100) шагов спуска для каждого из примеров, и все. Когда же закончить, спросишь ты. А вот когда (пишу это тут миллионный раз, так как ml-class.org прошли 1.5 человека - всем сразу глубокие нейросети подавай).

Делишь множество на 2 части, training и validation. Обучаешь training, получаешь функцию J(Q), далее прогоняешь через обученную функцию множество validation, получаешь функцию V(Q). Если все правильно сделал, со временем эти функции нарисуют график на картинке. Останавливайся, когда J(Q)==V(Q). В таком случае ты избежишь переобучения. Далее будут варианты - все хорошо (J(Q)==V(Q) причем требуемая тебе точность достигнута), обучение остановилось, а перформанса нет (J(Q)==V(Q) но требуемая точность не достигнута high bias), или обучение застряло (J(Q)!=V(Q)). Для каждого из вариантов есть свои рецепты как это улучшить - где-то можно создать новые примеры, где-то - сменить модель. Подробности в учебниках.

>>740654
> Often the term "backpropagation" is used in a more general sense, to refer to the entire procedure encompassing both the calculation of the gradient and its use in stochastic gradient descent, but backpropagation proper can be used with any gradient-based optimizer, such as L-BFGS or truncated Newton.
То есть все это время ты кривлялся из-за того, что считаешь единственно правильным / знаешь только первое значение.

>>741528
Пиздец, дурак. Лучше просто заткнись. Ты даже читать не умеешь.

>>740654
О, наконец-то ты родил что-то отличное от оскорблений. И тут же показал свой уровень.
>Backpropagation - это и есть пример применения GD, придурок.
А если я использую L-BFGS, это уже не backpropagation что ли? Иди ты нахуй, школьник, мамку свою траль.

Уважаемые академики, у меня есть выборка, в виде троек из трех чисел, полученные анкетированием с вопросом вроде "Выберите три главных фактора". Как мне выделить признаки для кластерного анализа?

>>742213
3 числа ты можешь легко визуализировать в трехмерном пространстве и посмотреть сам, что просходит. Можешь также применить PCA и посмотреть 3 проекции.

>>742347
Разумно, но ме бы еще пару циферок вроде p-value для пруфа.

>>742404
Ты не понял. Смотришь на визуализацию и оцениваешь, как лучше все это кластеризовать. Далее выбираешь метод и кластеризуешь. Проще 3д только 2д.

>>742463
Понял, но смотри еще в чем загвоздка, ответы на вопросы равносильные. То есть тройка (1,2,3) по идее должна быть равна (2,3,1).

>>733276 (OP)
Аноны, вы тут нейронными сетями не занимаетесь?
Расскажите мне, какой из их типов лучше использовать для следующих задач:
Нужно научить манипулятор хватать, удерживать и перемещать предметы.
Нейронная сеть должна сама научиться классифицировать предметы по группам.

И еще одно, можно ли с помощью нейросети научить гуманоидное создание ходить?
Какой для этого лучший способ обучения? Нацепить на себя акселерометры и ходить по смоделированной в 3д комнате?
Нужно, чтобы в конечном итоге сеть сама определяла, как робот будет шагать и что делать в разных ситуациях.

>>742473
Отсортируй тройки по возрастанию перед визуализацией и кластеризацией.

>>742486
И с каких задач лучше начать? Чтобы через 1.5 года суметь написать такое?
В алгоритмы умею, но работаю в другом направлении Серверы и жаба

>>738589
Репортинг ин: решил 9 из 11 (соснул на перестановках и комбинаторике). Экзамен будет в разы сложнее, так что шансы мои не велики.

>>742525
Никто в мире еще не написал, а ты напишешь. Ну удачи, че. Начни с изучения того, что уже есть.

>>742551
Чего не написал?
Про хватания предметов уже давным-давно написали же.
А вот про ходьбу - да, но я и не нагуглил ничего по этой теме.

>>742552
Хотя нет, в 2002 что-то подобное было.
https://www.youtube.com/watch?v=JFJkpVWTQVM

>>741021
>Зорич подойдет.
Окей, спасибо.

>>742509
Затупил, спасибо.

>>742486
Какой нибудь reinforcement learning тепе в помощь, можешь глянуть на intrinsically motivated reinforcement learning.

>>742827
Бля, ну и криво я написал, пиздец.

>>733276 (OP)
О, анончики, мне понравилась тема треда.
Насколько это будет модным в ближайшие 6 лет? Я найду работу?

>>733276 (OP)
Аноны, а нейросеть может сама понять взаимосвязь между определенными элементами, например? Вывести закон физики для маятника?

>>743018
подсунешь хорошую обучающую выборку - чота тебе выведет

>>743024
Понятно.
А каким образом может происходить такое обучение вообще, если, например, в 3Д редакторе написать скрипт маятника и посадить сеть в роли камеры следить за ним, то научится?
Или надо связывать скрипт маятника и все данные с него посылать на сеть?

>>743036
Если совсем примитивно, то любое машинное обучение это построение отображение из пространства признаков в пространство ответов. В случае с нейронными сетями у тебя есть конкретные функции преобразования исходных данных в конечный вектор представлений и какая-то функция потерь, принимающая на вход этот самый вектор представлений и истинное значение. Дальше мы каким-то образом оптимизируем параметры сети, чтобы она минимизировала нашу функцию потери. Сможет-ли она это сделать или нет и насколько хорошо (теоретически) в общем случае вопрос нерешенный, так что нужно пробовать. Ну и наличие здравого смысла тоже не помешает. Скажем, классифицировать изображения по количеству пикселей в них не получится.

>>743018
Очень широкая постановка вопроса, невозможно ответить.
Подобрать константы для готовой формулы - да, может.
Подобрать формулу при фиксации конечномерного базиса функций - сейчас уже скорее да, чем нет.
Самостоятельно выводить законы физики - нет.
Не надо пихать ML туда, где работают точные законы и зависимости уже известны.
>>743013
Оче модно.

И да, я вам покушать принес. Мне понравилось:
http://www.cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/

>>743071
> Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, and Ameet Talwalkar
Allahu Akbar!

>>743069
>Подобрать константы для готовой формулы - да, может.
Можно примерно описать, что здесь имеется ввиду?
Если у меня есть готовая формула, с зависимостями, то зачем мне нейросеть?

В общем, ситуация такая, есть формула, но я не знаю полностью. связи между элементами этой формулы, а вычислять их - это очень и очень муторно, например, есть шагоход, я знаю, в какую сторону будут двигаться конечности, но высчитывать все затраты на сопротивление у материалов - мне лень, а нужна относительная точность.
Хочу использовать нейросеть, она для этого подходит?

>Подобрать формулу при фиксации конечномерного базиса функций - сейчас уже скорее да, чем нет.
Не понял тебя.
>Самостоятельно выводить законы физики - нет.
А как же кластеризация?

>>743123
>>Подобрать формулу при фиксации конечномерного базиса функций - сейчас уже скорее да, чем нет.
А все, понял.
Если у меня есть несколько рядов чисел, то между ними сеть может найти закономерность?

>>743128
Нейросети, как и все остальное здесь - аппроксиматоры. После обучения она будет представлять собой функцию, достаточно хорошо (а может быть и плохо, если обучение пошло не так) переводящую числа из одного ряда в другой.
Проблема в том, что ты вряд ли сможешь проинтерпретировать веса в сети, чтобы извлечь из нее готовую формулу.
Попробуй лучше регрессию с достаточно богатым базисом.
>А как же кластеризация?
Что кластеризация?

>>733340
>А вообще, чем можно заниматься вкатившись в ML?
Я, например, оптимизирую CTR. Намеренно не вкатывался, просто возникла такая задача.

>>743189
>Попробуй лучше регрессию с достаточно богатым базисом.
Черт, тот момент, когда математика становится полезной, загуглил.
У моего шагохода всего пока 12 приводов и мне лень высчитывать все затраты на сопротивление.
Суть в том, чтобы каждому значению положение ноги соответствовали значения из других сервоприводов, а вот эти значения мне никак не найти, потому что они могут быть рандомными.

>>743243
>рандомными
Ой что пишу, бред какой.
Они могут лежать в целой области значения чисел.

>>743243
Мб тебе какая-то модификация Калмана нужна? Опиши задачу подробнее, что за сопротивления? Какие датчики?

>>743254
Сопротивления у подшипников, у моторов сервоприводов + сопротивление поверхности ступни.
Датчики - акселерометры и гироскопы.
И да, регрессия уже используется в коде самих сервомоторов.
Кстати, интересно получилось, сервомоторы не дергаются и потребляют на 32% меньше энергии и выглядят привычнее + момент инерции куда меньше.

>>743254
У меня, считай решение задачи обратного маятника, только не в двух направлениях, а в повороте шарового шарнира на 360 градусов.
Но суть в том, что значения у этого маятника "плавающие"

>>743259
Почитай что-нибудь про HMM и Factorial HMM. Вообще, очень смахивает на задачи, решаемые в теории управления.

>>743262
Нет, это не тоже самое.
У меня имеет значение скорость ускорения сервоприводов, время исполнения.
Вроде того, что нога должна двинуться вперед, а туловище назад или как-то, чтобы уравновесить момент инерции ноги.
Поэтому и думаю использовать нейросеть, потому что мне неизвестна структура поверхности, ее высота или углубление, а оно может быть вообще рандомным.
Это будет в будущем, но в качестве модели в 3Д редакторе
Но как мне в этом случае проводить обучение?

>>743293
Давай лучше без обучения, это все-таки задача из теории управления. Чем тебя не устраивает выполнять периодическую калибровку сервоприводов? Замеряешь производную общего момента силы от управляющего сигнала на сервопривод и используешь его потом для выравнивания момента инерции.

>>743333
С того, что это будет слишком дубово.
Я уже пробовал решать этот подход на двуногом шагоходе, но без поворотов ход только вперед-назад
И скажу тебе, что это худший вариант, я использовал нечеткие регуляторы, которые хорошо справлялись со своей работой, но как бы я не изменял мощность приводов - затрата на обычный шаг времени была огромна, если все сделать скриптом обычным, то время получалось чуть ли не в 3 раза меньше.

>>743353
Да и та система не умела считать момент инерции и баланс веса, а просто, использовала усредненные значения с сервомоторов и подстраивала их под друг-друга.
Таким образом при общей высоте шагохода в 40 см и длине ног - 24, скорость метр за 48 секунд - слишком.

>>743370
>>743353
А расскажи, что там дубового, были дерганые движения? Что происходило, если просто увеличить скорость работы всех сервоприводов? Шагоход начинал заваливаться? Ты использовал стабилизаторы?

>>743399
Нет, дерганных движений не было.
Были наоборот, плавные движения.
>Что происходило, если просто увеличить скорость работы всех сервоприводов?
Тогда будет сильная вибрация всех частей, увеличится момент инерции и соответственно да, шагоход начинает вести себя очень непредсказуемо, может как уверенно стартовать, так и упасть на старте или на 3-5 шаге.
>Ты использовал стабилизаторы?
Нет и не собираюсь.

>>743406
И да, я изменял материал подошвы, переписывал все под новые параметры, но все - фейл.
Поэтому и хочу использовать нейронную сеть, думаю, она сможет показать куда более интересный результат

>>743412
Понятно. Честно говоря, у меня подозрение, что для обучения нейросети движениям потребуется огромная выборка.
Задачу формулируешь так - на входе требуемое изменение импульса + текущие управляющие сигналы, на выходе требуемые управляющие сигналы для получения требуемого импульса.
Попробуй посмотреть статью 10.1007/BF01186934, может что-то найдешь для себя.

>>743451
Хмм, а может быть, для начала, занять рабочее время своего домашнего сервера вычислениями в несколько потоков?
Замоделировать уровень с препятсвиями, где модель будут толкать, а опорная точка двигаться по всякому, дать системе возможность управлять конечностями.
И через несколько тысяч перезапусков она сама, научится идеально управлять собой?

А потом просто все откалибровать.

>>743468
Так и надо делать - примерную архитектуру сети и идеи обкатывать на компьютерной модели, эталонную версию сети тренировать на более тяжелой компьютерной модели с учетом большей части нюансов, а калибровку, учитывающую все допуски реальной модели выполнять уже на самом шагометре. Калибровать можно либо дообучая сеть, либо наложив на выходной сигнал сети какой-нибудь несложный фильтр.
Попробуй TensorFlow, Theano или Keras (если не осилишь первые два). Хотя особо значения не имеет на чем писать, просто эти трое мне нравятся.
Ты случайно не из ДС?
>>743328
Видимо, с наскоку идею понять не получится. Пока, с твоих слов, для меня это выглядит еще одной линейной моделью.
Попробую открыть твою книгу.

>>743468
Это ты вообще, верно пришел к использованию нейросети.
Иди и почитай для начала, как работают нейросети.
А все же, для тебя будет легче сделать все таким образом:
Сделай все балансирующие движения, вообще, в качестве методов или функций.
И протестируй вообще, все-все-все движения, чтобы понять, как разная скорость и положение будут влиять на тело робота в разных положениях.
И потом, когда ты будешь толкать своего шагохода, то он будет выбирать из параметров ранее заданных функций и научится не падать.

Только тебе понадобится очень много тестирований.
Представь, что тебе надо затестить как будет влиять рука на робота вообще во всех положениях, которые он только может принимать, скоростях и прочем.
Но это все равно, будет очень быстро, просто понадобится туева хуча часов.

Зато ты сможешь выследить закономерности, я бы на твоем месте использовал тот же подход, который используют авторы всяких симуляторов, когда у них с помощью прямых показывается подъемная сила крыла.

>>743533
Что-то слишком круто для меня. Но подход интересный и простой.
Надо будет опробовать в ближайшее время на обычной, стоячей позе.

>>743509
Что это за ебучий пиздец? Нахуя это надо в жизни?

>>743487
>Видимо, с наскоку идею понять не получится. Пока, с твоих слов, для меня это выглядит еще одной линейной моделью.
Это поехавший из /sci/, который уже хуй знает сколько времени носится с этими Такаги-Сугено. Тебя должно было насторожить уже то, что для него это самый перспективный метод в ML.

>>743538
>2ch
>Анонимное общение

>>743538
А что не так-то?

>>743451
Класс, с домашнего компа статью не скачать.

>>743293
Мб, тебя это заинтересует:
Luciw, M., Kompella, V. R., Kazerounian, S., & Schmidhuber, J. (2013). An intrinsic value system for developing multiple invariant representations with incremental slowness learning. Frontiers in Neurorobotics

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3667249/pdf/fnbot-07-00009.pdf

Анончик, какой же адъ, я таких сложных вещей никогда не видел.

>>743740
Да я уже понял способы решения своей проблемы.
Кстати, нейронная сеть - это вообще, магия.
Сейчас тестирую свой старый шагоход, в целом, получится около 10к значений.
Потом кину на входы другой нейросети и пусть сидит, кластеризирует все, потом дам ей пошагать.
Вообще, картина интересная получается, все можно уложить в методы обычные.

То-есть, например, толчок туловища - 50 условных очков
Движение ногой в противоположное направление с определенной скоростью - это 50 очков.
Да еще и если двинуть в разные моменты, скорости ноги ступней, то она может как минусануть, так и плюсануть все.

От так то.

>>743753
До этого лучший вариант был у генетического алгоритма.
Он смог прошагать метр за 16 секунд и ходил ровно и уверенно.
Но с 1200 попытки.

>>743757
У меня какой-то печальный опыт с ГА и всеми этими эволюционными вещами. Мне с моими кривыми руками уж как-то очень трудно было их настраивать для получения адекватного результата.

>>743763
А что реализовал то хоть?
Для них самое лучшее - это найти вариант, который будет работать из множества значений постоянно, но минус в одноразовости, в отличии от нейронной сети она не сможет поставить себя на место исходя из значений.

>>743753
О, ты сегодня в моеи треде писал, где я про универы спрашивал? Мир Двач тесен.

>>743766
В первый раз была задача связанная с ресемплингом в particle filter. Есть достаточно много статей, где народ использовал ГА. На моей модели (косинус с неизвестной моделью изменения фазы и амплитуды) как-то не пошло. Хотя непрерывный муравьиный алгоритм сработал годно.
Во второй раз я игрался с GP на примерах классификации и смвольной регрессии, работало жутко долго и хреново.

>>743771
Эмм, нет, но на другой борде писал, да.

>>743773
У вас там соревнование шагоходов что ли?

>>743774
Ага, Шагай к победе

Анон, как подготовиться к поступлению в ШАД в следующем году? А то в этом я был немного шокирован заданиями, в которых половина слов была непонятна.

>>743797
Загугли слова и задрочи тесты.
Если хочешь готовиться к тесту - готовься к тесту.

>>743798
Они не гуглятся даже почти. А то, что гуглится, окружено не меньшим колличеством непонятных слов.

>>743797
Бери учебники и дрочи, в математике нет царских путей.

>>743910
Я хочу, чтоб учебник посоветовали.

>>743916
Бери все

Итак, аноны, за ночь произвел более 6к тестов на ноги.
Тестил его следующим образом:
Так как эта версия ходит только вперед-назад, то и тест соответственный.
В тест входили данные с сервомоторов и акселерометров.
И самое главное, что после основных тестов и подачи этого на другую сеть, она каким-то образом сама научилась прогнозировать данные.

>>743933
А у тебя реальный шагоход, или модель в каком-нибудь юнити?

>>743970
Реальная уменьшенная копия оригинального проекта.
Но дальше все буду где-нибудь тестировать.
Кстати, какая среда для этого лучше подойдет? Чтобы физика по реалистичнее была?

>>743973
>Но дальше все буду где-нибудь тестировать.
Попробуй Blender Game Engine
Он с физикой, вроде, хорошо дружит

>>744004
Но он же сырой, разве нет?

Анонимусы уже пробовали в https://gym.openai.com что-нибудь делать?

Аноны, давайте конфу в телеграме замутим, может польза какая будет.

>>744303
Я соснул 5/11

>>743242
Зачем нужно ML чтобы оптимизировать?

>>743916
Ну смотри. Были задачи по линейной алгебер, теории групп, теории вероятности, дифференциального и интегрального исчисления и парочка задач по программированию.

1. Линейная алгебра и теория групп это например Винберг.
2. Теории вероятности да хотя бы и статейки на вики(не знаю учебника по теор. веру).
3. Анализ читали в твоём вузике. На тесте были задачи первого курса. Так что знаешь что читать.
4. Программирование было элементарное. Рекомендую полистать Хормана, всего не прочтёшь, но основых заботай.

>>744303
>>742533

>>745329
> Теории вероятности да хотя бы и статейки на вики(не знаю учебника по теор. веру).
Чтобы понимать статьи на вики по теорверу, надо быть знакомым с теорией меры и интегралом Лебега.

>>745695
Дурак что ли?

>>745329
>1. Линейная алгебра и теория групп это например Винберг.
Спасиб, эо главное, что я искал.
>Анализ читали в твоём вузике
Я не учился в вузе.

>>745762
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B6%D0%B8%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5

В английской википедии какое-то говно нестрогое написано.

>>746034
> В английской википедии какое-то говно нестрогое написано.
как раз твоего уровня писня
читай и не выёбы

>>746075
Интересно?
Уже 105 человек смотрит, но я потерял нить после "мы" .

>>746080
Более-менее.

>>746091
Деанон PhD в зк по затылку.

>>746091
Стой, я правильно понимаю, что наш герой - это тот хлюпик в полосатой майке?

>>746097
Наш герой -- морячок!

>>746067
Еще что вскудахтнешь, картофан?

Парни, а кто вообще занимается изучениием нейронных сетей? То есть не практические задачи а-ля "накидать и обучить сетку для решения вот этой проблемы", а что-то вроде обратной задачи - почему вот эта сеть решает проблему лучше вот той, декомпозиция короче. Какие-то может есть известные группы? Хотелось бы начать неспешный вкат в ту сторону.

>>746390
Ух, это ты жестоко загнул.
У нас в итме этим кто-то занимается, но, зная уровень своей шараги, могу сказать, что творится там может полная хуитень.

>>746390
Опять же гугли ШАД и Яндекс. У них там полно ML и нейросеток.

>>746390
>>746459
Вот же первая строка в выдаче, дебил.
https://academy.yandex.ru/events/sci-sem/cv/

Хочешь быть гуру?
1. читаешь статьи с докладов
2. читаешь статьи из ссылок статей
3. читаешь статьи из ссылок
4. въёбываешь
5. ????????
6. PROFFIT!!!!1!!!111!

Всё ж блядь как ирисы классифицировать.

>>746460
>как ирисы классифицировать.
Кстати, об ирисах. А есть вообще алгоритмы, которые на классификации ирисов дают нулевую ошибку?

>>746528
Да, большая часть нелинейных трансформаций входных данных сделает данные линейно-разделимыми.

>>746553
>большая часть
Совсем поехавший

https://youtu.be/dGoHLgquCEY?t=1h30s

Он прав?

>>746801
с какого момента?

>>746930
Он считает ИИ самой большой угрозой потенциальной человечеству и что надо даже законодательно запрещать какие-то вещи.

>>746949
Ну типа скайнет возможен?

Аноны, как лучше попасть в ваше направление? Дома сидеть развиваться, или в ВШЭ ФКН поступать? А если в него не смогу поступать, то куда лучше?

>>747016
В ОП-посте есть всё необходимое, при должном желании и адекватной мат.базе можно и дома задрочить.

>>747046
Я пробовал то читать. Что-то понимаю, что-то нет. На самом деле я именно чувствую, что
> адекватной мат.баз
у меня и нету.

>>747016
> А если в него не смогу поступать, то куда лучше?
Кстати, двачую вопрос. Во ВШЭ пар как-то много, я смотрел учебный план, там нагрузка 1к часов в семестр (то есть как в бакалавриате). С работой по времени тяжело будет совмещать.
Какие есть магистратуры на эту тему, где учеба вечером и пар не очень много? Куда-то поступать надо, потому что у меня военника нет, кек.

>>746949
хуйня
нет никакого "ии"

>>747082
и добавить нечего

>>747082
Если примитивная обезьяна смогла получить интеллект в результате случайных мутаций, то уж целенаправленное создание интеллекта точно возможно. Вопрос в том, не будем ли мы все кормить червей к тому времени, как его изобретут.

>>746608
Привет, даун. Набор данных имеет конечный размер n, мощность множества преобразований, повышающих комбинаторную размерность любого алгоритма до значений выше n, несоизмеримо больше, нежели тех, что повышают ее до любого значения от исходного до n.

>>746528
Не очень понял о чём вы, но ирисы могут слегка изменить свой внешний вид в результате эволюции, и любой алгоритм соснёт.

>>747200
Тот, который отслеживает эти изменения, нет.
@
СОСНУЛ ТЫ

>>747217
Какой же ты тупой, пиздец. В посте написано все что надо. Еще раз тегами - комбинаторная (или VC) размерность, конечность промежутка от 1 до n, счетность промежутка от n до inf.
>>747217
Не способен в вычислительную сложность?

>>747256
Ебанутый, правда не понимаешь, что разговор о нелинейных преобразованиях и о всех суть одно и то же?
>Просто выписать два кардинальных числа.
k и k^(cf(k)), где cf(k)) - кофинальность.
Это очевидная вещь даже не для математиков - осознаешь степень своей кончености?

>>747207
> отслеживает эти изменения
Нет пути

>>747347
>не отличает кофинальность от конфинальности
Все, свободен, иди нахуй.

>>747347
>ты понимаешь конфинальность - кардинальное число или ординал
>Если тебе очевидно, что в некоторых утверждения
Ебал ее рука

>>747365
Ты заебал засирать тред боевыми картиночками. Почему бы вам обоим не съебать в /sci/, /b/ или еще куда и не ебать там друг друга в жопу?

На ангельском кофинальность отлично гуглится.
https://en.wikipedia.org/wiki/Cofinality

Пойду повторять математику...

>>747375
Ну да, несет хуйню, причем порвался и постит боевые картиночки для придания веса своим словам. Нахуя мне кому-то жаловаться, хочешь быть клоуном - будь им.
А ваши аутичные споры о терминах неинтересны, этой хуйней весь /sci/ забит так, что сидеть там невозможно, аутисты засрали /c/, аутисты засирают вообще все, что можно. В нормальную беседу не могут, лишь бы письку показать, и показать, какой ты крутой на ебаных бордах.

>>747381
Я тоже слабо понимаю, о чём они сейчас.
Они пытаются посчитать VC-размерность нейросети? Они считают её оторвано от конкретной архитектуры?

>>747382
> Я тоже слабо понимаю, о чём они сейчас.
Ну пиздец.
Вопрос был сформулирован конкретнее некуда.

>>747365
Даун жидехенько обосрался, изображая, будто он что-то понимает. Попробуй сначала гуглом научиться пользоваться, прежде чем с дядями разговаривать. Кофинальность у него конфинальность с опечаткой, вообще охуеть.

>>747200
Речь о конкретном датасете, общеизвестном под названием "ирисы Фишера"

>>747347
Ну ты хоть поясни. Реально ли для любых линейно-неразделимых множеств найти нужное количество нелинейных трансформаций, которые могли бы сделать эти множества линейно разделимыми?

>>747214
Вижу мудака. Без математики понятно, что если взять два класса и четыре точки на плоскости, то преобразование, оставляющее четыре точки линейно-неразделимыми - это любое преобразование из R2 в R2. А вот преобразование из R2 в любое другое пространство более высокой мерности, чем два, и не оставляющее точки на одной гиперплоскости сделает их линейно-разделимыми. Объем такого пространства - все возможные нелинейные преобразования из R2 в любое пространство минус все преобразования из R2 в R2 (ну и из R2 в R1, что маргинально). Преобразований из R2 в Rx интуитивно больше, чем из R2 только в R2, о чем и была речь. Данная ситуация прекрасно расширяется на любое количество точек и классов, выводы остаются в силе.

Нужно хранить логи вида: "время-свойство-значение", где значение - строка. Логов много и значения очень часто повторяются.
Как их хранить, что бы занимали мало места, но можно было обрабатывать?

>>747415
У нас в ML любой вектор конечномерен. Значит ты всегда можешь завести табличку вида вектор -> число со всеми возможными векторами, и далее, ясен перчик, это разделить не то, что линейно, а прямо по y=const.

>>747189
>то уж целенаправленное создание интеллекта точно возможно
С чего? Вдруг за это отвечает квантовая гравитация, которую мы не можем понять? Просто из-за ограниченности нашего мышления по Гёделю. Тогда возможно только случайное создание человеком.
Кароч, ты как-то голословно заявление сделал.

>>747384
Вопрос был о ирисах, но вы уехали в срач о теминологии.

>>747189
если ты говоришь с точки зрения теории вероятности, то соглашусь.
в противном случае - это задача даже не ближайшего будущего с учетом вполне себе постоянно ускоряющегося развития технологий

>>747462
>Просто из-за ограниченности нашего мышления по Гёделю.
Я слышал, как теоремы Геделя приплетают к логике. Мол, логика неверна из-за стопятьсотой теормы Геделя, кек)))0
Но это, блядь, новая ебаная вершина. Ограниченность мышления по Геделю. Край нахуй, лизоблюды от математики совсем ебанулись.
Ты хоть понимаешь, что эта злоебучая теорма была про формальные системы - конкретный математический объект? Не про логику нахуй, не про мышление, а про сраную формальную систему. Слышим звон и вообще не понимаем где он. Гедель бы поехал от такой интерпретации своих теорем. Хотя подождите-ка, он ведь и так OH SHI~

>>747453
>Значит ты всегда можешь завести табличку вида вектор -> число со всеми возможными векторами, и далее, ясен перчик, это разделить не то, что линейно, а прямо по y=const.
Но остается вопрос, насколько один вектор ближе или дальше от другого. Т.е. не каждый входной вектор принадлежит к своему классу, а все входные векторы принадлежат некоему числу классов, н-р в тех же ирисах это 3 вида.

>>748095
"Не принадлежит никакому классу" - это тоже класс.

>>733276 (OP)
Может кто-нибудь накидать вот прям примеры реального применения ML? Судя хайпу по миллиардам влитых долларов, должен уже быть какой-то мощный выхлоп, да и вообще, в эту область довольно умные люди заняты не просто так уходят. Скорее всего я просто не глубоко копаю, но пока все успехи в МЛ, о которых я слышу, заключаются в том, что какой-то новый подход позволяет распознавать стандартный сет на несколько процентов лучше, или что кто-то со своим новым подходом победил в очередном контесте. Или что какой-то информационный гигант выпустил революционную систему AI, которая в теории сильно поможет врачам в постановке диагнозов, заменит бизнес-консультантов...но пока вы можете попросить ее составить вам рецепт блюд. Или пораспознавать возраст на фоточках. Самое реальное, что мне попадалось - это системы автопилота для транспорта, которые реально используются в конечных продуктах. Ну и тот же Watson, по завялениям, реально используется для помощи в диагностики рака и помог в организации бизнеса зоопарку. Но этого всего как-то мало, чтоли.

>>748267
Я парсю Яндекс пробки что бы найти места где заказывать билборды
Парсю список предыдущих закупок дилеров одной сети что бы прогнозировать что заказывать и заказывать некоторую часть еще до того, как сами дилеры закажут, что бы ускорить время изготовления и доставки.
При этом я вообще никогда не работал программером

>>748267
Яндекс.пробки сами по себе, рекомендательные системы, высокочастотная торговля, фильтрация спама.

>>748284
> рекомендательные системы, высокочастотная торговля, фильтрация спама
как раз в том и дело, что это сильно абстрактный список. Мне же интересны конкретные системы, чтобы можно было вот наглядно прям понять, что именно в итоге МЛ делает. Для чего в итоге делаются все эти исследования с довольно сложной математикой

>>748267
У мамки на работе (онкоцентр) используют хуйню вроде ML чтобы выдать прогноз по онкобольным. Типа сколько жить осталось. Если прогноз херовый - не лечат ни хуя, все равно помрет хули, а лекарства дорогие шо пиздец и на всех не хватает. В других онкоцентрах такая же хуерга, внедрена сверху минздравом.

>>748339
ML спасает жизни карман чинушей.

>>748339
Где она работает? Прям анамнез парсят? Что за система такая?

>>748267
Взять хотя бы контекстную рекламу у Гугла или Яндекса, приносящую миллионы нефти. Рекомендательный сервис Netflix или Amazon'а, да и вообще рекомендательный сервис.

>>748339
А не придумал ли ты это только что? Как система называется?

деанона не будет.
мамке до пенсии еще пахать. она одна за еботеку платит - мы без отца живем. скандалы нахуй не нужны.

парсят все подряд. плюс снимки, лабы
я в медецине не ебу. so подробностей нет.

>>748340
у мамки говорят что чинуши лечатся в европе или израиле, где угодно только не у нас.
в швейцарии и австрии например.

онкоцентры это для быдла, шобы не бугуртело.

>>733276 (OP)
>Linux
I'd just like to interject for moment. What you're refering to as Linux, is in fact, GNU/Linux, or as I've recently taken to calling it, GNU plus Linux. Linux is not an operating system unto itself, but rather another free component of a fully functioning GNU system made useful by the GNU corelibs, shell utilities and vital system components comprising a full OS as defined by POSIX.

Many computer users run a modified version of the GNU system every day, without realizing it. Through a peculiar turn of events, the version of GNU which is widely used today is often called Linux, and many of its users are not aware that it is basically the GNU system, developed by the GNU Project.

There really is a Linux, and these people are using it, but it is just a part of the system they use. Linux is the kernel: the program in the system that allocates the machine's resources to the other programs that you run. The kernel is an essential part of an operating system, but useless by itself; it can only function in the context of a complete operating system. Linux is normally used in combination with the GNU operating system: the whole system is basically GNU with Linux added, or GNU/Linux. All the so-called Linux distributions are really distributions of GNU/Linux!

>>747451
Загнать всё в БД?

>>748522
Столман, отъебись

>>747451
значение строка, чо правда?

Посоны, поясните за новые алгоритмы обучения, которым не нужно предобучение как RBM, а то я как-то упустил этот момент.

>>748805
Это ты о чём? Есть ссылки?

>>748807
https://habrahabr.ru/company/spbifmo/blog/271027/

ServPonomarev 17 ноября 2015 в 14:40
0
Писать про глубокие сети и ни разу не упомянуть машину Больцмана? Ведь именно она позволила уйти от проклятия алгоритма обратного распространения (быстрого затухания) и строить современные глубокие сети (с количеством слоёв больше 3-х). Нет упоминаний о свёрточных слоях — а это тоже один из столпов глубоких сетей.

barmaley_exe 17 ноября 2015 в 15:27
+1

А сейчас RBM'ки где-то используются? Тогда их использовали для предобучения, но теперь придумали новые трюки (например, дропаут, правильная инициализация, нормализация), с помощью которых можно обучать полносвязные нейросети, не занимаясь их предобучением.

И как обучают всякие ебанутые модели нейронов, типа рекуррентной сети?

>>748811
Хз, мб, академик нам расскажет.
Про сети без жадного послойного обучения могу только только показать эту штуку:
http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/dbm.pdf

Они тут всячески крутятся с mean field и MCMC.
Есть ссылка на доклад Салахутдинова:
http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/
http://videolectures.net/deeplearning2015_salakhutdinov_deep_learning/
http://videolectures.net/deeplearning2015_salakhutdinov_deep_learning_2/

>>748816
Бля, я обосрался, там тоже претрейнинг есть на RBM.