Как создать ИИ?

>>936525
сначала надо выбрать хороший приор

>>936529
Я в монахи могу уйти.

Оп пиздатый)

А где YOBA ML?

Подскажите, что почитать по статистике, чтобы понимать картинку (правую) с оп-пика.

>>936619
https://www.amazon.co.uk/Introduction-Probability-Dimitri-P-Bertsekas/dp/188652923X

>1ый пик
Оп-хуй, SVM и RVM - это теория статистического обучения, а у тебя они в разных местах.

>>937011
ну так подвинь

>>937127
>гуманитарий какой-то.
Наркоман? Математик он, ученик Заде (создатель теории нечеткизх множеств).
>по мл есть чего?
Разумеется. Статьи http://sipi.usc.edu/~kosko/publications.html Книги конкретно мо МЛ: http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=BC1EC0F44F2E619AB46D6FD0B7088514 http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=CCC0771774E761EB91EE2019A244305B http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=032DFEB66357FA8EA32545E271375CE6

>>937144
Я в курсе, что он что-то типа систем наведения ракет для военных разрабатывал, есть у него работы, спонсировавшиеся то ли НАСА, то ли пентагоном, не помню. Возможно, в тридцать с небольшим лет директором исследовательского института его посадили не просто так, а за некоторые успехи в этом направлении. И что, это что-то плохое?

Вот вы жесткие парни, хочу быть как Вы!!

>>937126
Что не так с книгой на пике? Хочу почитать, но руки никак не доходят.

Только начинаю вкатываюсь в ML/Deep learning. Пишу диплом по задаче ABSA (Aspect Based Sentiment Analysis). И сейчас возникла сложность с входным слоем нейронной сети. Существует ли способ подачи входных данных переменной длины? Или же остается довольствоватся вектором полученным моделью doc2vec.

>>937343
Гугли recurrent neural network.

Аноны, хочу вкатиться в МЛ, сейчас 3-й курс Боуманки. прошел курс Эна, Байесовской вероятности, еще один курс по МЛ, запилил пару ноутбуков по заданиям с кеггла, распознавания изображений и бота с ЛСТМ.
Что делать дальше? Пилить еще или искать работу?
И где вообще искать работу? На ХХ одни вакансии для сениоров и мидлов, а для студентов ничего нету, только один Тинькофф и одна консалтинговая компания.

>>937774
kaggle.com
https://ipython.org/notebook.html

>>937768
смогу найти работу?
Яндекс, мейлру, касперский, несколько биоинформатических компаний (iBinom, можно еще blastim.ru поскролить на тему работы), билайн (они с НГ целое подразделение открыли под ML и биг дату), связной. Ну и западные аутсорсы, если готов рачить за валюту.

>>938080
а как же классика "the proof is left as an exercise to the reader"?

>>938089
Этого нет, обычно пишут вывод формулы.

>>937343
можно просто найти самое длииное предложение, а остальное забить словами-филлерами (<Null> какой-нибудь)

Ясно-понятно, зачем форсится вся эта диплернинг-хуитка с конскими системными требованиями. Ну а кому кластеры впаривать, если алгоритмы можно гонять хоть на тостере.

>>938458
нос, пощади!

>>938458
В смысле? Ты раскрыл тайный замысел Nvidia в том, чтобы продать побольше карточек? А то, что у тебя после долгого обучения запускать сеточки можно на тех же тостерах тебя не смущает? Я уж и не говорю, что нейронки решают свой спектр задач достаточно эффективно.

>>938474
Чет требования какие-то не охуевшие даже. Тыщи полторы заявок будет. Как на стипендию Фулбрайт в США, только место одно, а не 30. Ну может два, если "команде понравишься".

>>938474
Но яндекс все равно ни во что кроме рекламы не может. Какие беспилотные автомобили, к чему этот цирк?

>>938493
Убер делает, Гугль делает, а Яндекс чем хуже? Типа в Яндекс-такси заюзать можно. Даже если и не взлетит (все-такие ученые делятся на два типа, первые - автономные машинки через 5 лет везде и всюду, вторые - полная 100% автономия при жизни ваших внуков. Ближе к их старости. Если повезет.), то побочные результаты неплохие будут. Можно даже кому-нить подать, тому же Уберу, например.

>>938474
Чуваки, не изобретайте заново Robotic Operating System.

>>938500
>Гугль делает, а Яндекс чем хуже?
Ты сам-то понял, что пытаешься сравнить, лол? Сколько сделал гугл по МЛ, а сколько яндекс?

>>938574
Не исключаю, что Яндекс сделал несколько годных МЛ спецов. Которые ушли в гугл.

Суп! Есть ли тут NLP-аноны? Поясните за GATE. Нужна ли эта хуйня сейчас, когда есть куча готовых встраиваемых библиотек?

Йоу, приветики!!!
Хочу спросить про эти курсы ->

https://www.coursera.org/learn/vvedenie-mashinnoe-obuchenie

https://www.coursera.org/learn/neural-networks

Норм курсы? Отпишитесь кто проходил, а то я нюфажек((((

>>938835
на курсере есть спецуха по мл от мфти - яндекса

а в введении нихуя не поймешь

>>938701
NLP-дебил в треде, сам не юзал, но думаю, что не хуже всяких распиаренных spacy.io и прочего, так как все библиотеки довольно-таки ерундовые.

>>938980

Иди нахуй, тупарь.

>>938980
std::algorithm и что-то из буста.

>>938884
Не, я имею в виду, зачем вообще юзать такие программы с графическим интерфейсом, если все задачи а ля NER решаются встраиванием в код библиотек?

Алсо читаю про машинный перевод и не могу понять, в чём разница между RBMT (основанный на правилах подход) и деревом решений. То есть почему Decision Tree это классификатор, машоб и всё такое, а применение всяких лексиографических паттернов это не машоб, хотя суть одна и та же?

>>939076
> RBMT
забиваешь правила в ручную

а деревце само выводит правила

деревце - искуственный интеллект а рбмт - нет
деревце тебя заменит а рбмт - врядли

Как школьнику начать вкатываться в ваш ML?

>>939177
Спасибо, понел. Только ведь придётся каждый раз для нового правила обучающую выборку размечать, да и ветви отсекать кому-то надо - без работы не останусь.

я вам вакансию на мачин лернинг принес.
матан матан, кругом матан
https://moikrug.ru/vacancies/1000031944

>>939221
И где ты там матан увидел?

>>939239
тройной интеграл в конце страницы же

>>939060
Буст для нейронок активно юзается?

>>939347
>Имплементацию алгоритмов обучения писал сам
скорее всего ты где-то обосрался с реализацией

>>939353
Допустим, я мог обосраться с RProp. Но как можно обосраться с обычным обратным распространением ошибки, которое скоро даже в школах начнут преподавать, настолько оно простое?

>>939355
> С какой стати?
Ну вот смотри. У тебя есть собаки, кошки и гуси.
Собака — 1й нейрон
Кошка — 2й
Гусь — 3й

Я подаю входные параметры. Для собаки и 1 на 1й нейрон и нули на 2й и 3й. Нейронка, обучившись, подаёт на все три выхода нули. Получаем
sqrt((sqr(1 - 0) + sqr(0 - 0) + sqr(0 - 0)) / 3 ) = sqrt(1/3)

Нет, я не картинки пытаюсь классифицировать, задача другая, это просто пример

>>939213
bump

>>939360
Слушай других школьников https://www.youtube.com/watch?v=bvZnphPgz74

>>939356
баг, опечатка, невнимательность
ты давно программируешь?

>>939366
14 лет

>>939367
а покажи код?

>>939368
http://pastebin.com/BLcNtuSF
На специфику типа HyperTan и SoftMax не обращай внимания, они тут временно, я с эталоном пытаюсь сравнить.
На error_index тоже. И на то, что у меня malloc в C++ коде

>>939373
Посмотри, как на сях нейроночки писали http://www.ibiblio.org/pub/academic/computer-science/neural-networks/programs/Aspirin/quickprop1.c

>>939361
Хотелось бы с нуля начать вкатываться. Тем более воспринимать устную речь на ангельском очень тяжело.

>>939393
в шапке полно, собранных потом и кровью, ресурсов для нюфагов
бери, читай, смотри
нет блять
> Как школьнику начать вкатываться в ваш ML?

Это, а есть какое-то строгое обозначение нейроночек? Типа не романтическое "там же нейроны, как в мозгу", а с графиками и всем этим. Но при этом дабы для новичков.

>>938980
красивая писечка

>>939409
https://habrahabr.ru/post/322392/

>>939409
нейроночка - массив

Я таки не понял. Когда нейроночка уже обученная и готовая к использованию, то при своем использовании она будет жрать не так уж и много ресурсов?

>>939434
да

Вот забыл термин для такой задачи, как прогнозирование следующего слова в тексте. Конечно, можно и статически, но не используют ли для этого крутые нейроночки и так далее? Как называется такое прогнозирование следующего слова?

>>939440
n-gram prediction

>>939373
Мдэ. В общем, где-то очень хитрый баг, который сложно аллоцировать. У меня с оригиналом на C# не сходится. Пошагово отлаживал.

Но на back prop это поведение с занулением выходов всё равно остаётся, там негде ошибиться

Так что по поводу этого курса?
https://www.coursera.org/learn/neural-networks

>>939481
>нейронок на практике
а от этого нейроговна рзве есть практичаская польза?

>>939492
и где же?

Так, что никто не знает почему именно такие числа в массиве с нейроночками, а не другие?

>>939408
Там же математики много сложной, а я даже не знаю, что такое производная.

>>939500
всем похуй, нейронки хуйня без задач

>>939508

Ты дебил?
для начинающего ничего особого знать не нужно
https://www.amazon.co.uk/Calculus-Michael-Spivak-x/dp/0521867444
https://www.amazon.co.uk/dp/0534422004/ref=pd_lpo_sbs_dp_ss_2?pf_rd_p=569136327&pf_rd_s=lpo-top-stripe&pf_rd_t=201&pf_rd_i=0980232716&pf_rd_m=A3P5ROKL5A1OLE&pf_rd_r=3TZ38AZ2BY28R19H4SA5
https://www.amazon.co.uk/Calculus-Several-Variables-Undergraduate-Mathematics/dp/0387964053
https://www.amazon.co.uk/Introduction-Probability-Dimitri-P-Bertsekas/dp/188652923X
"основы теории вероятностей" Вентцель

А лучше уйди, нейронки это не твое, блять, ТЫ ДАЖЕ ШАПКУ ПРОЧИТАТЬ НЕ МОЖЕШЬ)))) Куда ты лезешь блять.

>>939508
Ты же блять хуй положишь на мл сразу после того как откроешь любую из выше предложенных книг,
ибо сука, ТЫ ЛЕНИВОЕ ХУЙЛО.

>>939513
>Слушаешь посанов на двачах
>Решаещь вкатиться
>Открываешь Бишопа
>Охуевашь только от первых джвух глав.
>Откладываешь Бишопа на потом.

Это конечно здорово, но почему нет ИИ?

>>939519
>Это конечно здорово, но почему нет ИИ?
о5 на связь выходишь

>>939521
Возможно.

Хочу запилить классификатор для тематического моделирования. Буду использовать word2vec. Как лучше измерять расстояние между векторами: косинусной мерой или Евклидовой/Манхеттенской метрикой?

То есть я могу сделать следующее: 1) взять сложный по ресурсам алгоритм, вычислить заранее 2) обучить нейросеть на многих входных данных и многих результатах. Оно там найдет скрытые закономерности 3) Я смогу просто добавить в готовую программу массив и небольшой код, таким образом сделав хитрую оптимизацию?

Или нет?

И как я понимаю никакого debug'а сделать нельзя и таким образом будет сделан черный ящик, который хитро непонятно умножает входные данные получая результат?

>>939574
Начни с Евклидовой, а там переходи на
http://ojs.pythonpapers.org/index.php/tppsc/article/view/135/144

>>939623
Кто мешает достать массив синапсов после обучения?
%Или я не понял вопроса вообще...%

>>939485
говно. И там преподают только back prop

>>939623
да
может быть удобно для приближения всяких сложноебучих непрерывных численных функций
на дискретной хуите типа сортировок особо работать не будет
у нечёткого петуха на этот счёт могут быть другие соображения

>>939485
мне нравится, я думаю, вкатиться не смогу, так как ленивый и старый, но тут все классно разжевано для тупых и без всякой болтологии, и после этого я сам могу в тетрадочке производные считать, до него бился очень долго бился в конвульсиях, так как, чтоб прочитать бишопа, нужно выучить кучу всего другого, а когда открываешь советский учебник по линалу, они меня насилуют гомологиями колец

>>939347
https://habrahabr.ru/post/155235/
> Эта модель актуальна при задаче классификации, когда необходимо получить на выходе нейросети вероятности принадлежности входного образа одному из не пересекающихся классов. Очевидно, что суммарный выход сети по всем нейронам выходного слоя должен равняться единице (так же как и для выходных образов обучающей выборки)

>>939759
Спасибо, годная статья!

>>939623
настройка гиперпараметров и есть дебаг. любой алгоритм надо настраивать под свои данные

В человеческом мозгу обучение с подкреплением или еще что?

>>939969
в мозгу это по-другому работает. Там есть нейромедиаторы и всякое такое

Мозг - массив?

Мне показалось, или в этой теме КИТАЙЦЫ, КИТАЙЦЫ ЭВРИВЕА?

>>940196
不是！设立没有中国人们！

Собственно, если у меня какая-то психболезнь, я могу как-то помочь во всем этом?

>>940272
Нейронные сети, которые здесь обсуждаются - математические объекты, которые были изобретены в 60-х на основе исследований реальных нейронов и их способности кооперироваться, на основе попыток дать этому явлению математическое описание. К биологическим нейронам это теперь никакого отношения не имеет.
Помочь (своей болезнью?) может и можно, но это к людям, изучающим мозг.

Граница. Видят русские по утру: китайцы картошку сажают. Вечером выкапывают.
- Новый сорт скороспелый?
- Нет, отсень кусать хосется

>>940298
Ну, знаешь, кем я только ни работал! Я и санитаром могу, и строчка ровная получается. Еще мальчиком, бывало, стульчик мастерил и с профессором Банщиковым вместе обходы делали. Все вот так сидят, а я говорю, и конгруэнтно все получается. А потом в мавзолее все таскали тюки, тяжелые такие. Я в гробу лежу, руки вот так держу, а они все таскают и складывают. Все говорят: мол, заграница нам поможет, а я и здесь работать акушером могу. Столько лет уже в парке Горького роды принимаю… ну, там мальчики, девочки… Плодики вынимаем и складываем. А то, что повара делают, это тоже нужно, ведь наука — это величайший путь к прогрессу...

Подкиньте схемы мозга

>>940332
ау вась тебе к когнитивистам

>>940332
оп пик

>>940332
у сибя в сраке смотри, хех

>>939623
Если использовать именно нейроночки, то да, черный ящик получишь. Если черный ящик не нужон, а требуется именно понимание работы идентифицируемой системы, т.е. каким образом в ней выходы зависят от входов, то нужны более другие подходы. Их много, реально. Как сторонник нечетких методов, могу сказать что связка "универсальный нечеткий аппроксиматор + представление готовой модели в виде, доступном для экспертной оценки человеком" один из лучших вариантов, есть даже готовые решения, например https://sourceforge.net/p/guajefuzzy/wiki/Home/ вообще, финграммы крайне недооцененный метод, статья про них например https://pdfs.semanticscholar.org/15bc/80fdd1ce2293ebebae031c099be8587a755d.pdf

>>938860
Двачую Воронцов просто математикой валит на убой.

Как стать слесарем то?

>>940918
>Как стать слесарем то?
Очевидно же - игнорировать всяких воронцовых. По делу у него все равно хуй да нихуя. Я еще раз спрошу - с какой стати считать что яндекс может в МЛ? Ни одной причины для этого просто нет.

>>940660
что это еще за кал от испанских недоучек? неужели среди всего разнообразия действительно толковых работ, ты нашел именно это амно.. печаль

>>940935
>среди всего разнообразия действительно толковых работ, ты нашел именно это амно
Ты знаешь аналоги такого?

>>940928
ну они там что-то делали с генерацией стихов Летова (сдержанный смех). Еще можешь посмотреть конфу, где они приглашали аж самого Миколова. Вопросы в конце конфы доставили ппц, в яндексе походу аутисты работают

>>940936
нет, но я знаю еще одну гавнотеорию, которую пушат в нашем вузе, однако что-то не вижу ажиотажа.
Читать надо людей, работы которых используются на практике ну или тех, кто на слуху. Миколоф, Сутскевер, Голдберг, Леви, Карпатый, Янг, Чен нутыпонел

>>940939
>Читать надо людей, работы которых используются на практике ну или тех, кто на слуху.
Я тебя понял, распиаренное значит лучшее.

>>940941
ты сам такой вывод сделал, если ты считаешь основоположников современных нероночек распиаренными, то флаг в тебе в руки.

>>940959
Ты ж сам это пишешь.
>если ты считаешь основоположников современных нероночек распиаренными, то флаг в тебе в руки.
Речь шла об интерпретируемости модели, полученной в процессе идентификации системы. Что об этом пишут распиаренные основоположники современных нейроночек (сверточных, т.е., единственных из известных местному большинству)?

>>940966
а, сорян, "посмотрел в книгу, увидел фигу".
я думал о другом.

>>939508
Иди на академию хана, там все объясняют на видео, для совсем олигофренов, весь школьный калькулюс, векторный калькулюс университетский - вообще всё. Прослушаешь - сможешь давать всем на клык на матане, вплоть до третьего семестра универа.

>>940928
У дипломников воронцова из пистеха вполне неплохие дипломные работы.

https://www.youtube.com/watch?v=AZG0j0pNY-4
ААА зачем я это посмотрел. Все эти "хьюмэн брэйн, нейроночка решает идти на ПАТИ или нет" я блюю от этого всего.

Дайте теперь тогда книжку с жестким матаном, но дабы там было абсолютно все о нейросетях.

Не могу понять простейшую вещь, объясните пожалуйста - зачем данные делятся на три выборки?
Тренировочная выборка - это понятно. Мы подаем ее данные на вход и выход, изменяются веса сети, т.е. выборка непосредственно влияет на сеть.
Дальше validation стадия - для чего она? Пишут, что мы с ее помощью выбираем самую удачную модель из нескольких - имеется в виду, после каждой итерации? Где-то сказано, что валидационная выборка влияет на выбор гиперпараметров обучения - каких именно, и как влияет?
Затем используется выборка test, для определения ошибки итоговой модели. Почему для нее нельзя использовать данные валидационной выборки? Ведь сеть её не запоминала?

Где можно почитать об обратном распространении ошибки в сверточных нейронных сетях?

>>940928
С того, что почти все вещи, от того, какую рекламу крутить кому и заканчивая тем, как тебе искать в сети требуют этого. Есть вполне работающий бустинг на деревьях + какие-то сетки, которые используются пока в-основном как факторы бустинга.
source: работаю там.

>>941483
Вот смотри: пусть у нас три подвыброки train, validation и test. Когда ты кормишь свой алгоритм трейном, он подбирает какие-то свои параметры (веса для нейроночек, по каким факторам бить для деревьев, например), но кроме тех параметров, которые алгоритм может подобрать сам есть еще гиперпараметры. Гиперпараметры - все, что есть вокруг модели, даже саму модель можно считать гиперпараметром, они по сути отличают несколько конкретных моделей из одного семейства (пару нейронок по количеству слоев, например). Для примера: в нейроночках ты можешь менять количество слоев, их размер, их типы, learning rate, regularisation rate, количество шагов до остановки (early stopping) - это все гиперпараметры, которые сама модель не подбирает, а подбираешь ты на основе validation подвыборки.
Так как ты когда выбираешь гиперпараметры сам отталкиваешься только от train и validation подвыборок, то ошибка, которую ты будешь получать на этих подвыборках будет занижена (на train - алгоритм может переобучиться, на validation - ты сам, когда будешь подбирать гиперпараметры под него), потому чтобы узнать настоящую точность алгоритма тебе нужна последняя подвыборка test, которую ты трогаешь только в самом конце и поэтому не можешь на ней переобучиться.

>>941483
А вообще, все же есть в педивикии https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting

>>941506
Судя по вики, первый релиз xgboost в 2014 году, первые коммиты в местные деревья я нашел в 2009 (учитывай тоже, что в Я были переезды с контролем версий и т.п.). Категоричность твоих убеждений удивляет и огорчает меня.

>>941527
Значит, не конкретно под хгбуст. Про бустинг Вапник еще в 1995 году писал, ссылаясь на пейпер 1990 года. "Казалось бы, при чем тут Лужков яндекс" как говорится.
>Категоричность твоих убеждений удивляет и огорчает меня.
Ну извини уж, что вижу то и пишу. Рекламу от яндекса вижу ежедневно чуть ли не в каждом утюге, а вот про какое-то МЛ-специфичное ПО от них даже не слышал (полтора враппера на гитхабе - не показатель).

>>941542
> Про бустинг Вапник еще в 1995 году писал
Ты наркоман что ли? Я не говорю, что в Я изобрели бустинг (xgboost тоже хорош не статьей, а тем, что он открытый и работающий), я говорю, что в Я есть реализация работающая быстро и без переобучения с простым интерфейсом: залил пулы с данными - получил классификатор.
> вот про какое-то МЛ-специфичное ПО от них даже не слышал (полтора враппера на гитхабе - не показатель).
Все ПО, которое тебе что-то саджестит (поиск, реклама, Дзен) использует внутри себя МЛ достаточно активно. То что в опенсорс не выкладывается связано с политическими (в Я это не поддерживается потому что тратит время и не приносит прибыль) и техническими (все ПО написанное завязано на внутренние библиотеки) причинами.

>>941555
>То что в опенсорс не выкладывается связано с политическими (в Я это не поддерживается потому что тратит время и не приносит прибыль)
Приносит на самом деле. Просто в вашей конторе менталитет уровня прошлого века, "нельзя впарить = не приносить прибыли". Стал бы Маск релизить gym и universe, а Брин выкладывать в паблик Слесарьфлоу, если бы это было простой потерей времени и не приносило пользы? Нет, конечно. Просто они умные и понимают, что прибыль можно получить не только впариванием, но и более хитрыми многоходовочками (выложил свободную МЛ-библиотеку, пропиарил ее - с ней ознакомились полтора миллиарда индусов - несколько из них активно коммитят и развивают проект нахаляву + пишут работы в тему, набивая тебе индекс цитирования + защитились на пхд и к тебе же пришли работать, уже зная тему вдоль и поперек, итого ценные кадры в годные прибыльные стартапы).

>>941567
Ты забываешь, что компании бывают разными. OpenAI - финансируется и не торгуется на бирже, Google - тратит деньги и овладевает новым рынком, Я так не может (банально денег сильно меньше). Задачи Я - делать продукты и воевать на уже существующих рынках в других странах, а не глобальная экспансия и миллионы индусов (подумай, сколько придется потратить на маркетологов только). Про опенсорс и привлечение людей Бобук кстати в предпоследнем Радио-Т говорил тоже на примере MS.

>>941506
>>941516
Это все мне понятно. Если на тренировочной выборке ошибка упала до нуля - значит сеть обучилась, или же запомнила картинки (что, в принципе, одно и то же, но разный уровень генерализации).
Затем мы подаем валидационную выборку. Получаем некое значение ошибки, естественно, бОльшее, чем при тренировке. Дальше что с ним делаем? Точнее, что делает с ним фреймворк?
Например, я экспериментирую с caffe. Архитектура модели (число слоев и т.п) в процессе обучения не меняется. learning rate и алгоритм его изменения задается на запуске (фиксированный, экспонента, и другие). Количество шагов остановки - это число итераций, да? Вроде там фиксированное всегда.
Насчет regularisation rate только не уверен. Вот и спрашиваю, как используется validation loss.

>>941588
Как я понимаю, ты подкручиваешь гиперпараметры и смотришь, упал или поднялся validation loss. Когда достиг минимально возможной, то смотришь окончательную оценку модели на тестовой выборке.

>>941581
А зачем Яндекс выложил в опенсорс Томиту?

>>941588
Параметры модели настраиваются до тех пор, пока ошибка на тренировочной выборке не начинает расти (что свидетельствует о переобучении). На картинке >>941506 же вся суть. Первая кривая это и есть validation loss. Там показан момент оптимальной остановки дальнейшей настройки параметров.

>>941612
Теперь понял, спасибо

>>941609
Мне сложно сказать, также как зачем выложили ClickHouse, но общая политика Я - не выкладывать.

Господа, кто-нибудь работал с датасетами movielens?
Попытался сделать регрессионную модель для предсказания оценок (через SVM), получил MAE ~ 0.86, что довольно хреново (столько же дает обычная user-based коллаборативная фильтрация).
Вопрос в модели, что нужно брать собственно за X_i.
Я брал вектор, который представляет собой конкатенацию юзер признаков и муви признаков, вроде
пол + возрастная категория + профессия + наиболее_нравящиеся_жанры + жанры фильма.
Все признаки кодировал через битовые вектора, напр, пол для мужчин 1 0 для женщин 0 1 и т.д.
Где я сильно неправ?
Для мувиленса хорошая MAE - ниже 70, вроде.

>>941696
Попробуй deepboost'ом каким-нибудь.

>>941696
А почему ты используешь конкатенацию? Мне кажется, какие-то признаки более значимы, а какие-то менее значимы, и надо присваивать им веса.

>>941770
По идее, веса будут присвоены во время обучения.

>>941495
ПОЧЕМУ НИКТО НЕ ОТВЕЧАЕТ НА МОЙ ОТВЕТ?

>>941810
Потому что у тебя ответ какой-то наркоманский. Очевидно же, что почитать можно там же, где и про сверточные сети вообще. Лекуна читай.

>>936522 (OP)
котаны, добавьте в шапку http://neuropro.ru/

там хорошие статьи на русском есть. Причем там не переводы, а авторские статьи.
http://neuropro.ru/mypapers/krasnneu04_4.pdf вот например "РЕДУКЦИЯ РАЗМЕРОВ НЕЙРОСЕТИ НЕ ПРИВОДИТ К ПОВЫШЕНИЮ ОБОБЩАЮЩИХ СПОСОБНОСТЕЙ"
http://www.neuropro.ru/memo17.shtml О пригодности любой нелинейной функции нейронов


http://se.math.spbu.ru/SE/YearlyProjects/2014/YearlyProjects/2014/344/344-Korystov-report.pdf и вот эта курсовая тоже прикольная

>>942121
>Это сайт Виктора Царегородцева − здесь я предлагаю услуги по анализу данных
Пиар параши. Впрочем, как и шад, но всем похуй почему-то.

Поясните, пожалуйста, за всякие там AIXI и машины Геделя простым языком.

>>942169
ну окей, тогда я ещё и это закину

https://www.youtube.com/channel/UCKFojzto0n4Ab3CRQRZ2zYA
https://www.youtube.com/channel/UCNuItlOR3qXZBtMRwb4GoBg

на обоих есть про машинное обучение

>>941817
Я что-то не понял, обратное распространение ошибки на сверточном слое происходит также как и в обычном слое нейросети?

> конструктивной математики
нахуй сьебируй

>>942365
Но все алгоритмы как явление вообще - это конструктивная математика.

>>942367
даже аллах математика, лол. как же матанопитухи заебали все своей петухатикой обмазывать.

>>942371
Аллах как раз не математика. А насчет алгоритмов - смирись, это математика в чистом виде. Все машинное обучение в частности.

>>942367
з.ы. напиши мне алгоритм распознования геометрических фигур, петухатику ты знаешь, матаппаратом владеешь, удачи.

>>942373
то то нихуя я смотрю там не работает

>>942373
>алгоритмов - смирись, это математика в чистом виде
рецепт яичницы тоже математика?

>>942377
А то. Конструктивная функция как она есть, подаем на вход ингредиенты, производим над ними необходимые действия, получаем на выходе продукт.

>>942387
а что тогда не матан? почему кулинария не раздел математики? понапридумали наук всяких

Я решил сначала написать мини игру, а потом в ее мирке тренировать сети. Ибо познавать сети на примере абстрактной хуеты типа распознавания картинок мне влом

>>942293
В чем суть конструктивной математики? Только без баззвордов.

Ну хуй знает аноши, что-то я приуныл, не осиливаю я. Что делать? Продолжить изучать для души, или дропать?
Может разжую еще...
Блять блять, сложна нахуй.

>>942510
нельзя доказывать по индукции/от противного
лишние ограничения
секта короче

>>942593
байесовские методы есть простой фреймворк со встроенной оценкой моделей методами современной теории вероятностей (вместо устаревших методов нечёткой логики)
в бишопе в 10 главе есть пример кластеризации с вариационным бейсом
алсо инклюдед автоматический вывод количества кластеров

>>942550
дропай, нахуй тебе это?

Посоны, есть какие-то на гитхабе может готовые решения чтобы особо не вникая создать что-то вроде парсера фотографий и страниц в вк на основе нейросетей?
Хочу простенький скрипт для себя сделать для создания базы тянучек которые мне нравятся для дальнейшего спама им в личку с целью поебаться.
Знаю таких проектов кучу было, раньше натыкался на обсуждения подобного.

Нейраны, посоветуйте, пожалуйста, метод для кластеризации, который позволяет самостоятельно найти оптимальное количество кластеров, а не задавать их в качестве начальных данных.
Я так понимаю, что мне нужно деревьями обмазываться?

>>942780
Воловиц, залогинся.

Попытался въехать в тему интереса ради. Без математики нехуй ловить.
В школе я ебланил, институт не профильный, а самому изучить можно, но уж больно дохуя: освежить функции, теорию пределов, дифференцирование, итегральная поеботина как минимум.

>>942884
-> >>942700

>>942888
>>942905
кул стори бро

NLP-аноны, почему вообще бутстрэппинг работает? Разве от такой хуйни не будет переобучения? Зачем тогда использовать классическое обучение с огромными размеченными документами, если можно просто дать маленькую выборку, и классификатор сам найдёт нужные признаки?

>>942780
С помощью openface за ночь сделал автолайкер для тиндера. В целом идея простая, openface представляет возможность преобразовать фотку в feature vector, то есть сам найдет лицо на картинке, пропустит его через нейроночку и выдаст тебе набор цифр. Далее этот вектор уже можно использовать как хочешь, например, каждое новое лицо проверять на близость к тем, что есть в базе, можно скормить PCA или t-SNE и смотреть на кластеры того, что тебе нравится.
Вот код докерфайла и скрипта, который позволяет получать representation vector с помощью HTTP API: http://pastebin.com/9gaP2iwW
Остальную обработку можно вести вне докерфайла.

Чтобы запустить надо вызвать /root/openface/demos/web/start-servers.sh внутри контейнера, далее запрашивать API как-то так.

def get_rep(image):
img_str = base64.b64encode(image)
data = {'image': img_str}
r = requests.post("http://localhost:8000/search", data=data)
return r.json()

Проблема в том, что это не работает. Потому что вектор находится в пространстве похожих лиц, но если лицо похоже на красивое, это не значит, что оно само по себе красивое. Проверить просто, залей фото любой красивой тян на файндфейс и посмотри, нравятся ли тебе матчи. Ты найдешь дохуя всратых и жирных тян, похожих на твою богиню.

Я вижу тут два варианта, или сделать мелкую нейроночку feature vector -> оценка и обучить на своей базе, или же обучать end-to-end, лицо -> оценка. Первое реально сделать допилив openface, а вот для второго база нужна поздоровее, и на гитхабе я не видел, хотя статьи есть (и база с азиатками, лол https://arxiv.org/abs/1511.02459 )

В целом такой стартап взлетит.

>>942905
>каффе с кастомными слоями сам себя не построит
проиграл, у меня их уже больше десятка веток, собираю с закрытыми глазами

Я, кароч, хочу стать слесарем и по этому изучил обратное распостранение ошибки. Но там говориться типа, мол в начале для нейросети в связи выбираются случайные значения (хоть вроде и есть согласования как их выбирать), но почему именно такие и случайные? Когда я еще не дошел, то мне казалось, что в начале должны быть, кхм, одинаковые значения связей, а дальше уже корректировать, а не от случайного.

>>943166
выбираешь случайные
@
прогоняешь SGD
@
повторить 100500 раз
@
берёшь лучшие веса
@
продаёшь массив и выкатываешься

>>943194
Но почему случайные-то, а не просто от единицы и ноля, например?

>>943003
надо сделать, чтобы по размеру сисек лайкал. Вот где полезная функция

>>943250
Надо вложить десяток тысяч рублей во фрилансеров из /wrk/, чтобы разметили базу, тогда можно и по сиськам сортировать.

>>943215
> Но почему случайные-то, а не просто от единицы и ноля, например?
Если ты везде поставишь вес 1 и смещение 0, то у тебя нейроны будут выдавать все одни и те же значения => capacity модели как у одного нейрона
>>943221
> так чуть больше шанс найти нормальный максимум
это неправда, обычно не переносится информация между запусками => если ты найдешь минимум какой-то, не факт, что ты на нем остановишься

>>943264
> capacity модели как у многих слоев, где каждый слой из одного нейрона
быстрофикс

>>943264
Как ты сложно объясняешь... Короче, если установить одни и те же параметры у нейронов, они будут обучаться в одну сторону, а нам нужно, чтобы нейроны вычленяли разные признаки, поэтому и инициализируются они по-разному.

>>943259
>>вкладывать во фрилансеров с двача
а ты шутник

>>943270
У меня удачный опыт, меньше ебли мозга, чем у успешных хохлов с бирж, с учетом того, что все объясняется на словах, выходит дешевле толоки или амазона. Минус только распиздяйство, но это решается более грамотным менеджментом с моей стороны. На самом деле на бордах дохуя хикканов из провинции, готовых работать за копейки, при этом довольно вменяемых и компьютерно грамотных.

>>939623
https://www.youtube.com/watch?v=BgBrYpihvLY

>>942510
>В чем суть конструктивной математики? Только без баззвордов.
Суть - вычислимость. В конструктивной математике все вычислимо, ни во что веровать не надо. Петушок >>942697 не шарит, его можно не слушать.
>>942593
Существует, мягко говоря, хуева туча методов оценки качества кластеризации. Из чего уже можно заключить, что какого-то одного и универсального решения нету. Например, в R есть готовые решения такого рода - кластеризация с оценкой по наиболее используемым критериям и окончательное решение, сколько именно кластеров адекватно представляют данный датасет. https://cran.r-project.org/web/packages/clValid/index.html
>>942884
https://cran.r-project.org/web/packages/clValid/index.html
>>942970
Бутстраппинг - онанизм в чистом виде. К каждому имеющемуся примеру добавляются от балды искусственные, нормально распределенные относительно имеющегося. В итоге данных становится тупо больше и алгоритмы уже могут что-то выдать более осмысленное. Вообще, таким методом есть смысл пользоваться только когда все совсем плохо.

R-петух еще и поехавший шизик? Удивительно даже.

>>943775
Короче это картофанные дауны, для которых выражение является истинным, если сцаная машина тьюринга может его посчитать, я правильно понял? Так все этих интуиционситов ещё при Гильберте в очко ебали и с тех пор они у параши потешно кукарекуют только, разве нет?

>>943809
>я правильно понял?
Нет.

Стоит ли идти, как думаете?
https://cs.hse.ru/dpo/bigml

>>943775
>Бутстраппинг - онанизм в чистом виде. К каждому имеющемуся примеру добавляются от балды искусственные, нормально распределенные относительно имеющегося. В итоге данных становится тупо больше и алгоритмы уже могут что-то выдать более осмысленное. Вообще, таким методом есть смысл пользоваться только когда все совсем плохо.

Я вот и не понимаю, почему расширение обучающей выборки за счёт обучающей выборки не приведёт к дикому переобучению.

>>943828
Переобучению относительно чего? Если у нас выборка - это 3,5 примера, а больше от этой системы все равно ничего нет (в противном случае бутстрап не нужон).

Ыыы, а можно ли использовать одну нейросеть для решения другой задачи? Как искать такие эксперименты?

>>942300
Я не понял, я прав или нет? Скиньте статью, где все для дебилов понятно объяснено.

>>943880
http://bfy.tw/ANCi

Есть ли русскоязычное обозначение для transductive learning?

На самом деле, не знаю куда спросить. Реально ли сейчас построить симуляцию всего артикуляционного аппарата? Можно ли и рационально ли будет использовать для этого наработки нейросетей по чтению по губам (и как приспособить их для обратной задачи)? Может кто-то это уже делал? Хочу проверять эффект Буба-Кики.

>>936522 (OP)

ЯП

1) Джулия, да, заточка под математику, но зачем нам Джава, с Скалами и Джулиями, если у нас есть Питон? К тому же под Джулию ещё и фремворков на каждый случай нет, а состыковывать как? А Джава вообще в плане математики сосёт. Учить узкоспециализирвоанный язык, это как учить машинный кодинг под конкретный проц.
Нужно быть полным идиотом.

2) Весь .Net сразу идёт на хуй, за причинами в Гугл. А инфернет и тем более, где он вообще применяется на деле? Только в паре маленьких проектов от Майкрософт? Вы будете учить Раст, чтобы программирвоать только Фаерфокс? И я нет. Я бы с большим успехом взялся бы за ЛУА. Но зачем Луа, когда есть Питон.

3) R сдох, теперь везде только Питон.

4) Питон, да, этот язык стоит учить.

5) Хипстерские ЯП, коих хрен знает сколько и которые рождаются каждый год, не нужны по вышеуказанным причинам.

Итого, остаётся учить только Питон.

Сразу видно, что ОП - полный мудак.

Остальную часть его высера даже читать не стал.

>>944644
https://www.youtube.com/watch?v=dD_NdnYrDzY
Что-то такое, но в виде программы с детализацией и дабы выдавало более совершенный набор звуков. Точнее, более точно бы повторяло голосовые связки и тд человека.

>>944650
https://www.youtube.com/watch?v=1dwXX9LmSDg

Программу реально сделать? И если да, то как? Только чтоб там детально рассматривалось движение губ и тд

А на чём пишут фреймворки NN C или C++ (имеется ввиду основная часть)?

>>944651
лолблядь
готовтесь к ИИ программистишки

>>936522 (OP)
Аноны, стоит ли в резюме писать про курсы на курсере? Я только студент и опыта работы вообще нету, проектов больших тоже нету, только несколько поделий, типо seq2seq и всяких распознаваний изображений.

>>944668
о да, шевелящиеся проводками маски меня испугали.

>>936522 (OP)
>Information theory, inference & learning algorithms, MacKay
Читаю эту книгу. В начале даны несколько роадмапов для разных задач:

Pages vii–x show a few ways to use this book. First, I give the roadmap for
a course that I teach in Cambridge: ‘Information theory, pattern recognition,
and neural networks’. The book is also intended as a textbook for traditional
courses in information theory. The second roadmap shows the chapters for an
introductory information theory course and the third for a course aimed at an
understanding of state-of-the-art error-correcting codes. The fourth roadmap
shows how to use the text in a conventional course on machine learning.

Получается, для обучения машинному обучению (в чём я заинтересован) лучше идти по четвёртому пути? Или стоит с криком "Кембридж крута" пойти по первому? В принципе, четвёртый путь является подмножеством первого + несколько глав по нейросетям.

А я люблю обмазываться свежими нейросетями и дрочить. Каждый день я хожу по земле с черным мешком для мусора и собераю в него все нейроночки которое вижу. На два полных мешка целый день уходит. Зато, когда после тяжёлого дня я прихожу домой, иду в ванну, включаю горячую воду…ммм и сваливаю в нее свое сокровище. И дрочу, представляя, что меня поглотил единый организм нейросети. Мне вообще кажется, что нейросети, умеют думать, у них есть свои семьи, города, чувства, не смывайте их в унитаз, лучше приютите у себя, говорите с ними, ласкайте их…. А вчера в ванной, мне преснился чудный сон, как будто я нырнул в море, и оно прератилось в нейросеть, рыбы, водоросли, медузы, все из нейронов, даже небо, даже Аллах!.

>>944897
осиль первые 4-5 глав, если кодирование не интересует то дaльше читай тoлько млшные главы, вроде 19 первая или 20

>>945046
сначала надо прочесть все книги из шаппки тренделя

как оптимизировать линейную регрессию для увеличения параметра log loss?

>>945046
Никак. Это невозможно. По крайней мере пока.

>>945062
Если для увеличения, то тебе градиентный подъем надо, лол. Но обычно уменьшают.

Советую всем грезящим о "боге из машины" послушать последний выпуск радио-т, где происходит расстановка точек (впрочем, довольно очевидная) над текущим прогрессом в машинном обучении.

Так, у меня вопрос. Чувствительны ли сверточные нейросети к паразитной засветке картинки цветным источником света? Как с этим бороться?

>>945175
>где грань между ИИ и обычной программой?
Её нет. По мне, так простейший логический элемент "НЕ" с одним входом и одним выходом - уже ИИ, так как он получает на вход какие-то данные, производит решение и выводит другие данные.

>>945182
Даже функция f(x) = x*x ИИ получается?

>>945067
Почему невозможно сейчас, но станет возможно когда-то? Какие трудности?

>>945200
Почему нет? Результат детерминирован, и чтобы его получить, нужно выполнить ряд логических операций

>>945202
По качану, нужна новая математика и компьютеры на ней.

>>945207
Кокая такая "новая математика"?

>>945209
новый школьный курс
https://en.wikipedia.org/wiki/New_Math

>>945175
Ты пытаешься изобрести велосипед. Открой для себя deep reinforcement learning, все уже украдено до нас. Вопрос неблохо проработан с теоретической стороны + есть готовые реализации.
>где грань между ИИ и обычной программой?
Сильный ИИ - это осознающая себя машина. Такого пока нет. Слабый ИИ - алгоритмы, которые могут в то, что обычно считается возможностью человека. Такой хуйни полно.

>>945217
видео с lehrer ом скинь

>>945175
Ты пытаешься изобрести велосипед, для поиска путей есть уже давно алгоритмы, тупые, которые уперлись в стенку и ищут новое направление. ИИ мог бы помочь с ситуациями где мы видим стенку , но еще не уперлись. Но тут опять увы и ах, такие оптимальные алгоритмы упреждающего поиска путей уже тоже есть, и они быстрее чем ИИ.

>>945207
полную херню несёшь, сбацаю на питоне и стандартном ПК

>>945359
ты о чём? о человеке-математике? а что за видео?

>>945409
такая тупая хуйня решается обычным алгоритмом поиска в глубину, твой ИИ тут не нужен.

>>945411
может, он именно для ИИ и делает

>>945409
>правило вроде такого: сверху объект W, справа объект W, влево объект W, движение вверх - нет результата.
Ну я жи говорю, deep RL. Для этого результат придется как-то выразить в набранных очках или вроде того (плюс и минус) и поставить цель максимизировать результат. Уже сейчас в таких условиях алгоритмы сами с нуля учатся играть во всякие понги, арканоиды и т.п. хуитку. Изначально никаких правил игры не получая, просто обучение действиям по динамике скриншотов и итоговому результату - набранным очкам. Если интересно - гугли openai universe и gym.

>>945414
А я хочу ФИ, это финансовый интеллект, каждый раз по 100 бачей мне кидает, и не нужно никого просить повестись на эту хуйню с ИИ и потом заплатить.

>>945418
тебе финансовый бот нужен, миллион готовых, и там куча своей хуйни

мне он тож нужен

>>945422
Естественно, мы то знаем как это хуйня работает, въебем парочку исследований, а там как пойдет. ИИ всех победит и окупит.

>>945426
так сейчас у всех боты, и много кто пытается полноценные ИИ уже сделать, с ними не поконкурируешь, если ты не знаешь секретов только

Я раскрою вам секрет, который маловероятно, но возможно сделает вас даже миллиардером!
Или миллионером, но с гораздо большей вероятностью.
Всё бесплатно и без смс. И это не лохотрон.
Итак, вы готовы?
Секрет прост и проще некуда.
Секрет: "Все - Идиоты!".
Да, именно, все люди - идиоты. Большинство населения планеты вообще полные идиоты, а дальше на графике, чем они умнее, тем их меньше, там даже функция не линейная. Умных меньше в десятки раз. Реально умных 5%, идиотов 15%, а полных идиотов 80%. Но даже эти "реально умные" во многих ситуациях оказываются идиотами, если не полными, ведь они такие же люди, как и все остальные.
А самое интересное - среди этих 80% полных идиотов полно богатых людей и людей разрбрасывющихся деньгами, и вообще в сумме они богаче кого бы то ни было. К тому же, здесь ещё и половина среднего класса.
Ну так вот, вы делаете деньги на этих 80% полных идиотах и строите свой бизнес соответствующим образом.
Почему я сам давно не миллиардер и почему я делюсь такими секретами? Просто потому, что я нихуя не делаю и мне не жалко.
А ты, как предприниматель, должен предпринимать определённые действия и через ряд неудач тебе повезёт. Ты сам создаёшь своё будущее, планируй и действуй! Будь наглым и просто делай, делай, делай. И даже если ты сам полный идиот, ты тупо методом перебора рано или поздно найдёшь свою золотую жилу!

>>945445
>Все - Идиоты!
И утверждение ты это делаешь на каком основании?
p < 0.05?

>>945478
Наверное The Bell Curve.

мимокрокодил

https://www.youtube.com/watch?v=J2lAIt2rd1g

>>944646
Питон тормозной, он тупо ненужен. Бери С++.

>>946594
Это только потому что он интерпретируемый... Но однако есть и компиляторы и для него...

Антохи а GPU обязательно надо?

>>946595
Не только, динамическая типизация это рак, а еще нет толкового перехода на новые версии, 2_7 до сих пор юзается, и 3_6 не может в старый код, я хоть и против обратной совместимости, но дохера чего не переписано и это раздражает.

>>946596
>динамическая типизация это рак
Бляха, ну что за фашизм? Для серьёзного проекта, понятное дело, кресты, но как подручный инструмент для набросков-черновиков охуенно же, от псевдокода минимум отличий. Есть задача построить небоскрёб и скворечник, под задачу и инструмент подбирать.

>>946600
Выйдет новая версия питона - чисти говно и переписывай, тоже самое и с плюсами, но они будут работать и так, а если в новом стандарте 2017 наконец вычистят вилкой легаси парашицу и совместимость нарушится то достаточно передать компилятору используемую версию плюсов.

>>946602
Да я типа про то, что ты больше будешь с крестами ебаться. А так взял, хуйнул по-быстрому, мысли чисто набросать, посмотрел как оно всё будет выглядеть, потом на чистовик уже на крестах можно переписать, если скорость/надёжность нужна.

>>946604
На плюсах примерно столько-же времени пишется, Есть хорошие инструменты для дебага, если скомпилировалось без ворнингов значит уже заебись, а есть и дебагеры с анализаторами.
А пистон же может запустится даже если критическая ошибка есть, приходится пердолится с линтерами и бог знает чем.
Можно собрать статический stripped бинарник, который будет работать и на собаке, а можно ебатся с питонами и зависимостями.

>>946607
>>946607
>На плюсах примерно столько-же времени пишется
Ну хз, может дело привычки, так-то кресты топ.
>А пистон же может запустится даже если критическая ошибка есть
Вот это, конечно, пиздец тот ещё, да.

>>946613
Вообще хз, всегда ощущалось, что на пистоне пишется быстрее гораздо. Как бы единственная причина, по которой стоит использовать что-то кроме плюсов и если этого прироста нет, то смысл вообще в других яп, если один хуй любой интерпретатор на си же и написан, по сути обёртка над с/c++. Хз, короче. Ну ещё типа ради автоматической работы с указателями, типа безопаснее, но для меня не аргумент, так как когда нет возможности руками работать с памятью это скорее небезопасно, так как в случае какой-то редкой критической ошибки разработчика, которую словила именно ваша компания именно тогда, когда это нанесёт больше всего ущерба ты можешь только беспомощно ждать и считать убытки. Хотя на практике, наверное, это довольно редкие случаи, кирпич тоже иногда на голову падает.

>>946934
Пытался обмазаться МЛ чтобы заработать баблица, прошел 1,5 курса на курселе от Яндека, понимаю что теряю суть темы, вообще интерес пропадает. Формулы блять формулы, бесконечный поток говна...

Как блять денег то на это ебале заработать. Чувствую что дропну скоро.

>>947057
>Как блять денег то на это ебале заработать.
Попилить и откатить, что тут такого-то?

>>936522 (OP)
Ребят, как дела обстоят с индуктивным программированием? Просто я думаю , что пизже строить АЛГОРИТМ, чем сложную формульную ебалу, параметры которой находить решая задачу оптимизации

>>939339
Срамота!

Аноны, поясните за нейроночки. Почему вокруг них столько хайпа ?
Нет я ничего против них не имею, для решения определенных задач они хорошо подходят. Но почему адепты нейронок уверены, что с их помощью человечество скоро все проблемы зарешает и создаст супер-ИИ.

Разве обучение на основе большого кол-ва наблюдений не является лишь одной из функций нашего сознания. А как же, например, способность выводить сложные теории на основе базы простых фактов. Это ведь скорее к логическому программированию и прочим подобным методам.

Алсо, поясните за natural language processing. Какой ныне прогресс в области. Когда уже ИИ сможет в человеческие языки ?

>>946613
>C++ top
No, C11.

>>947316
Аноны, поясните за PDF и HTML. Почему вокруг них столько хайпа ?
Нет я ничего против них не имею, для решения определенных задач они хорошо подходят. Но почему адепты лазерных принтеров уверены, что с их помощью человечество скоро все проблемы зарешает и создаст супер-принтер.

Разве рисование руками кисточкой не является лишь одной из функций нашего сознания. А как же, например, способность выводить сложные рисунки на основе базы простых фактов. Это ведь скорее к логическому программированию и прочим подобным методам.

Алсо, поясните за HyperText Transfer Protocol. Какой ныне прогресс в области. Когда уже HTML сможет в передачу по проводам ?

>>946594
У меня жизни не хватит с моей тормознутостью написать всё, что я хочу на плюсах.

К тому же я нервный, а плюсы мои нервы во время разработки не берегут.

>>947336
>У меня жизни не хватит с моей тормознутостью написать всё, что я хочу на плюсах.
>
>К тому же я нервный, а плюсы мои нервы во время разработки не берегут.

Чем конкретно тебя так плюсы нервируют ?

>>946596
Тебе явно нужна Джава.

>>946604
А на питоне надёжности нет что ли?

>>946607
На плюсах тормознее разработка и чем сложнее проект, тем ещё тормознее, всё же суммируется. Начнёшь что-нить, а потом бросишь, если зп не получаешь, конечно, на питоне ты больше проектов доделаешь до конца. Легче обновлять, переделывать, всё проще. Всё проще, удобнее и быстрее в разработке.
Ты заебёшься делать большие проекты на плюсах.

И сама разработка на плюсах сложнее, больше головной боли, больше напрягов и опять больше время и других ресурсозатрат. Нужно думать о вещах, о которых ты на питоне даже не слышал никогда.
Больше проблем с библиотеками. Мне кажется, что даже на изучение библиотек и на практику работы с ними на плюсах больше времени уйдёт и трудозатрат больше. Это всё утомляет.

А то, что ты говоришь, это касается только маленьких простеньих вещей, которые на том же питоне и нужно делать.

Ещё питон даёт кроссплатфоменность, а на плюсах ты заебёшься, да ещё все эти компиляции, опять мозголомания при поиске и правке ошибок, да на хуй надо.


Плюсы нужны там, где нужна высокая скорость работы, это единственный плюс плюсов :) в срвнении с питоном, в этом питон просто сосёт.
А с компиляциями итд опять ебатьни итд, и получается, что в данном случае лучше уже сразу плюсы взять.

>>946617
Да не слушай ты его, он их даже сравнить реально не может, несёт какую то чушь.

>>946617
Смысла в других нет?
Для денег нужно учить джаву и вебдевелопинг, а только в конце плюсы и то нах.

Для математики плюсы не подходят.
Сайты писать плсы не подходят. Везде, где нужен скриптовый язык не подходят. И ещё мно где.

Плюсы из эры и мира Си, Ассемблера и Машинных Кодов.
Там нечего ловить.
С уже додыхает, все переходят на плюсы, но и время плюсов когда-нибудь пройдёт.

>>947355
И на чем тогда будут писать ОСи, embedded, гарбедж коллекторы, etc ???

>>947358
создам отдельную тему

>>947358
C

>>947336
>>947339
>>947341
>>947343
>>947347
>>946617
>>947355
>>947358
Все ЯП - частные случаи типизированной лямбды. В т.ч. все потенциально возможные ЯП. Из чего прямо следует, что лучше тот, который лучше выполняет конкретную задачу.

Блядь, школьники, хули вы засрали МЛ ТРЕД языкосрачем. Ебанутым нет покоя.

>>947507
Я в шараге проходил регрессионный анализ, когда dsp учил. ОТЛИЧНО
Еще бредогенератор делал на цепях маркова. ОТЛИЧНО
Еще принятия решений матодом ELEKTE пробовал. ХОРОШО
Я могу тусить в єтом треде?

>>947473
Нет, всё это нули и единицы.

>>947639
мы тут ИИ пишем, а не твои шкальные говноподелки.

>>947473
Нет, ты не прав. ЯП выбирают по библиотекам прежде всего.

Алсо, у тебя много разных задач, а ты учишь для решения каждой новый ЯП, ну молодец, все бы так.

"А то, что каждая вещь для своего дела" это дети ещё в первом классе проходят.

>>947473
вон там
https://2ch.hk/pr/res/947374.html
про лучший ЯП

>>947663
А то, что "каждая вещь для своего дела"
fixed

>>947663
"Все профессии важны, все профессии нужны."

Прямо как сейчас помню.

>>947639
Сколко учился лет и на кого конкретно?

Двач, читал кто "Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных",если да то есть смысл?

>>948004
Какого года эта книга? Сейчас фреймворки каждый месяц появляются, зачем читать устаревшее и на русском?

Как этой штукой пользоваться?

http://playground.tensorflow.org

>>948007
Блять, какая разница с какой скоростью фреймворки появляются, если все они юзают одну и ту же теорию ?

>>948007
2015

>>942905
двачую.

для псевдоинтеллектуалов, которые хотят математику прикрутить, которую они учили в шараге 5 лет.

>>948093
пиздец, ты пидор

>>948454
этот анацефал до всех зэкотредов добрался походу

>>944646
Боже, какой же ты фанбой. Хотел бы с тобой аргументированно посраться, но питон действительно охуенен, слишком люблю его.

Поясните за Тьюринг-полные нейроночки. Как их обучают вообще? Или это больше программирование? Как вообще?

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%B2%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Такое можно сделать?

>>947639
ты для этого слишком крутой, тут одни философствующие школьники, вообще сосач - тупое болото

Кто готов зафрилансить проджект связанный с ml пишите свои телеги.

>>948751
А где крутые собираются?

Пацаны, там в Google Translate запилили нейро-перевод для русского языка. Айда тестировать

https://translate.google.com/

>>937329
>почитать
>цисп
Взоржал с лоха лапатнова, ббббббббгеееееее.

>>947355
ocaml

>>948805
Хуёво чёт как-то.

Англ --> Русс
Gain a fundamental understanding of Python’s syntax and features with this up–to–date introduction and practical reference. Covering a wide array of Python–related programming topics, including addressing language internals, database integration, network programming, and web services, you’ll be guided by sound development principles. Ten accompanying projects will ensure you can get your hands dirty in no time.

Получите фундаментальное понимание синтаксиса и функций Python с помощью этого современного введения и практической ссылки. Охватывая широкий спектр связанных с программированием на Python тем, включая адресацию внутренних языков, интеграцию баз данных, сетевое программирование и веб-службы, вы будете руководствоваться принципами разумного развития. Десять сопутствующих проектов гарантируют, что вы можете замарать руки в кратчайшие сроки.

У веб-кодера без знаний матана есть шансы в нейронках? Или там везде жестокий матан и тыкаться бесполезно? Неужто от матана еще не абстрагировались фреймворками?

>>948901
>кодера
У кодеров вообще шансов 0

Я вернулся! Сегодня до 10 на работке формы клепал.
>>947661
Так я спрашиваю, можна здесь потусить. Прикоснуться к таким гениям как вы.
>>947669
5 лет. Кафедра у меня на dsp помешана, профессора такое задвигают что у меня временные ряды непрогнозируюся. Больше и нечего рассказывать, кроме того что дипломная работа у меня был по SEO
>>948751
Да, не я даун. В руме кстати какие-то шкальники на джупитете какие-то графики хуячат и на скале говнокод. Я хочу идти около них и говоорит "линейная регрессия" или "метод наименьших квадратов", чтобы взяли в свою тусу смузи с ними пить.

>>948901
Там любой дегенерат разберётся.

Вообще всё просто. Любая сверхсложная система на самом деле элементарна. Проблема заключается в человеческом мозге и понимании.

И когда ты знаешь об этом, тебе всё начинает даваться, не сразу, но даётся и ты каждый раз убеждаешься, что всё на самом деле элементарно. Просто пшик и всё.

Нужно лишь затратить время и разобраться в энном количестве информации, это не сложно, это бывает долго, но выполнимо.

>>940196
А ты из своей КОМНАТЫ выходил, сыч?

>>948971
Нет, я только интернеты читаю. Все новые пейпы пишут китайцы, в голландский научный журнал пишут китайцы, на гитхабе все засрали китайцы

>>948972
Давно все индусы пишут, какие китайцы.

>>949127
Чо такое ReLU и почему оно так эффективно?

>>949199
Это функция активации нейрона, используется вместо сигмоида или гиперболического тангенса. Ректифайед линеар юнит штоле. Выгода в том, что это ненасыщаемая функция и у нее нет бесконечно убывающих участков, на которых сходимость часто надолго застревает. https://en.wikipedia.org/wiki/Rectifier_(neural_networks)

Такая стори, купил в январе специализацию на курсере от яндекса и мфти, прошел первый курс, получил сертификат, прохожу второй курс, уже больше половины, я понял что меня от этой херни тошнит просто. Хочу дропнуть.
Но жаба душит, 20 к отдал, думаю может дотянуть... С другой стороны нахера тратить время на то что меня не интересует... Реально просто не хочу это изучать, не интересно. Просто говно какое то...

Чтобы вы сделали? Просто дропнули и хер с ними с деньгами. Или же дотянули и получили сертификаты?

Вообщем больше склоняюсь к дропу.

>>949226
Ну и долбоеб.

>>949226
>Но жаба душит, 20 к отдал, думаю может дотянуть... С другой стороны нахера тратить время на то что меня не интересует... Реально просто не хочу это изучать, не интересно. Просто говно какое то...
>
Я дропнул один курс, так потом корил себя за это. Лучше пройти, можешь даже в инете искать ответы, но лучше пройди.

>>949239
Ну вот будет этот ворох сертификатов, дальше что? ХЗ...
Я только время трачу, все равно работать не смогу по этому направлению, слишком сложно для меня.

>>949248
Не ленись.

>>949248
Никто не рождается умным/умелым, сложно - в космос полететь, ML тебе по силам, няша.

>>949317
В космос полететь легче, чем освоить математику. В космос и собака полетит.

>>949365
В практическом ML очень мало математики. В этом сила и слабость образования в РФ, пичкают математикой, пока не треснешь, а потом выходишь на работу и оказывается, что все совсем не так и ценится другое. Поэтому жри говно, как диды жрали, а потом будет легко и приятно.

>>949317
>>949266
>>949239
Какие вы сегодня добрые, обычно говном польют, дауном обзовут.

Ну вообщем я снова сел за курс. Не знаю на сколько меня хватит. Надо что то почитать по интересную работу, прикладной характер, про истории успеха, мотивации нет. Вот идут задачи формулы, а мотивации нет....

>>949226
>прошел первый курс
Поздравляю, первый курс там представляет из себя введение в python и школьную статистику.
>прохожу второй курс, уже больше половины, я понял что меня от этой херни тошнит просто. Хочу дропнуть.
4-й ты просто не осилишь никогда