Как подготовить нейроночку к ЕГЭ? Почему это ещё не сделали? Ведь после сдачи ЕГЭ, человек может стать полноценным членом общества. А может и не стать.

на второй картинке Ричи?

>>1176328
Бишоп же.

Какой IQ надо для занятие этим?

>>1176324
Я??
>>1176326
Тренируйся на ЕГЭ прошлых лет. Удачи!
>>1176334
120+

Запилите мемес вапника в виде ватника плес

>>1176358
аноны, можно ли делать предсказания по временным рядам на дипленинхе или нет?
нет времеи въезжать в регрессии все как всегда

>>1176364
Я в самом начале прошлого треда пояснял, почему диплернинх в этом деле не может быть кардинально лучше какой-нибудь arima, хоть 100500 слоёв сделай и насилуй амазоновский кластер с 100500 gpu.

>>1176358
>Ну надо же, самого Маэстро на оп-пик поставили
А ведь когда-то давно он всегда там стоял, заметил такую тенденцию
1) Кто то видит новую технологию и создает тред с базовыми вопросами, подтягиваются новички
2) Аноны из треда матереют, тред обрастает подробной шапкой, кто-то даже находит работу
3) Т.к. вопросов становится мало начинается тупой срач, типа, какую картиночку поставить в шапку, тред постепенно загнивает, знающие аноны больше не заглядывают и он умирает
4) Вернись к пункту один

>>1176320 (OP)
Хорошая у вас шапка, и картинки интересные.

мимо

>>1176358
>Пиздежь же, ну. Я только за последний год не помню уже сколько раз пытался пояснить, как на типизированной лямбде вымутить растущее адаптивное ядро
Лол, а нахуя ты пытался пояснить? Не похоже, чтобы у его величества нарцисса были бы какие-то проблемы с реализацией. Взял датасет, те же ряды с форекса, написал, предсказал, что, что можно, разбил всех в пух и прах и получил почет и уважение. Однако этого не происходит. Поэтому на самом деле происходит следующее.
Лет десять-пять назад на бордах были такие же петушки как ты, только дрочили на хаскель и лисп. Ничего хорошего не писали, одни короткие программы с какими-то ебическими концепциями. Чуваки эти были днищем - один даже разъебал стекло в подъезде дома в рамках борьбы с системой, но в собственном манямирке они были величайшими хуями на свете. А так как реальность больно бьет по тому факту, что на деле никакого величия нет, то самое время закопаться в какую-нибудь антимейнстримную хуйню и из нее кукарекать.
В конце концов пришло новое поколение, придумало мем "борщехлебы", и хаскель-петушки испарились. На бордах вообще таких фриков дохуя, в любом разделе.
Ну и вот в этой атмосфере родился ты. Возразить тебе сходу не о чем, потому что для этого нужно читать те же рандомные статьи, что читал ты. Сам ты не делаешь ошибок, потому что нихуя не делаешь на публике. Даже с системных ученых, с которыми ты состоишь в переписке, ты считаешь говном, ведь они не читали те же рандомные статьи, а рандомных статей в интернете дохуя.

Что-то мне разонравилась курсера аж на 2-ой неделе. Половина вопросов обходится, половина простые - я такое на матстае изучал. В тестах непонятно как вводить ответы, их гайд перечитал дважды. Много воды и повторов. Скажите, продолжать превозмогать или поискать нормальные курсы?
>>1176320 (OP)
>Либо в тупую import slesarflow as sf по туториалам
Это как и что?

>>1176389
Таких фриков в интернете толпы. Поехавших по темам квантмеха, теории относительности, различных тем в математике можно найти сотни сходу. Они все абсолютно одинаковые, пытаться вразумлять их бессмысленно и негуманно. У тебя и самого синдром "в интернете кто-то неправ". Какое тебе дело до нечеткого петуха, чо ты его вразумляешь? Ты думаешь, он сейчас такой скажет, мол, а ведь действительно, ты прав чувак, я кретин и постил тут пять (или сколько?) лет подряд ежедневно полную чушь?

>>1176437
А у тебя какое дело до меня? Хочу и вразумляю. Ты же знаешь, фриков в интернете толпы.

>>1176445
Засираете мой уютный тред своей тупостью.

>>1176451
Будешь дохуя кукарекать - засру гомониграми и говном.

>>1176474
>гомониграми и говном
Будут распознаны как гетерогориллы и шоколад.

>>1176389
Я не знаю о каких "рандомных статьях" ты говоришь, я если что-то упоминаю, то это достаточно общеизвестные вещи.
>>1176437
> Ты думаешь, он сейчас такой скажет, мол, а ведь действительно, ты прав чувак, я кретин и постил тут пять (или сколько?) лет подряд ежедневно полную чушь?
Если бы это была чушь, я бы об этом знал. Или как минимум, это можно было бы доказать. Однако, ничего из этого я не увидел за все время, что тут сижу. Чья-то батрушка это не доказательство.
> нечеткого петуха,
Я давно уже говорю, что нечёткие множества это будущее в т.ч машобчика. И вот, выясняется что квантовая логика (основа квантовых вычислений, за которыми будущее) выразима в терминах нечёткой. И выходим на два стула - использовать готовый математический аппарат, или изобретать полностью равнообьемный ему велосипед. Очевидно, что второе - абсолютно бесполезная потеря времени и сил, т.к все нужное давно существует.

>>1176488
>нечёткие множества это будущее
>квантовых вычислений, за которыми будущее
Мамкин оракул в треде

>>1176369
> Аноны из треда матереют
я прям чувствую как я матерею здесь. Узнал что такое сумма. Ну а если серъёзно то зря вы на анона агритесь. Он хорошие вещи говорит за регрессии. И объясняет круто. Хороший он человек короче.

>>1176451
А я думаю, что он засирает мой уютный тред своей тупостью. Двойные стандарты такие двойные стандарты - тебе критиковать можно, а мне нет.

>>1176568
Машинное обучение кажется самым простым

>>1176571
Его просто еще не успели изговнякать

>>1176424
>это как
Это берёшь либу и без разбора, как там эти методы работают, пиздишь код.

>>1176821
Что за либа то?

>>1176950
TensorFlow

>>1176952
А почему в шапке напсано что-то другое flow?

>>1176956
Там в шутку написано слесарьflow

>>1176956
Выбирай отечественное!
http://the-flow.ru

>>1176956
"Слесарьплов" - местный мемас. Речь об упомянутом гугловском поделии.

>>1176960
>>1176957
Все, понял, спасибо, т.е. вместо сраных курсер сразу в бой. Раскошно.

>>1176334
После изучения питона тебе потребуется минимум 6 месяцев, чтобы полноценно вкатиться в нейронные сети. Наверное хотя бы iq 100 нужен, но лучше больше, там так много логики.

СУББОТА В ХАТУ, НЕЙРОНЫ В РАДОСТЬ
https://www.youtube.com/watch?v=hb7tjqhfDus

>>1177718
А почему биодолбоебы решили, что мозговые нейрогы имееют отношение к мышлению?

>>1177719
Ты правда тупой или тупостью троллить решил? В обоих случаях дегрод, конечно, просто если правда веруешь в то, что написал, тебе самому должно быть стыдно.

>>1177720
Мне не стыдно, а тебе каргокультисту должно быть стыдно.

>>1177721
Ну смотри, есть нейрофизиология. Опровергнуть ее не сможет никто, т.к. это объективные данные. Всякая веруйня же на раз опровергается любой другой веруйней, т.к. одно слово против другого такого же. Ты даже смысла слова "каргокульт" не понимаешь, с чего ты решил, что понимаешь что-то более сложное?

>>1177722
>Опровергнуть ее не сможет никто, т.к. это объективные данные.
Кокие данные? Если ебнуть там бабахнет здесь? Связь между мышлением и мозгом притянута за уши. Они могут сказать, что на какие то раздражители, будет активна какая то часть мозга, а может и не будет. И каргокульт очень даже подходит, особенно к адептам нейронных сетей.

>>1177722
он просто думает что мышление живой материи это настолько уникально что её ничем нельзя обьяснить

>>1177725
>Связь между мышлением и мозгом притянута за уши.
Двачую этого мыслителя жопой.

>>1177725
Ценное мнение рандомного клоуна с мейлру никому не интересно. Ты просто не знаком с темой, потому что мозгов не хватит, вот и несешь хуйню.

>>1177728
Кококо, врети111 Мозг черный ящик и ни один вменяемый нейробиолог не скажет, что он знает как это работает. А вот матанопеткшня подменяет факты и хайпит нейронные сети, которые никакого оношения к биологическим нейронам не имеют. По факту, получается, что однозначно связывают нейроны и мышление, люди которые далеки от биологической тематики.

>>1177726
Ну почему, как насчет того, что живое существо является тонким клиентом, а весь процесс мышления лежит в ноосфере? Мозг только осуществляет связь.

>>1177730
>>1177731
Охуеть, кокой кросавчег залетел в тред. Откель будешь, мамкин неуч?

>>1177732
>Откель будешь, мамкин неуч?
На вопросы ответь, уч.

>>1177734
Уже метнулся кабанчиком, спешу расписать всё по пунктам.

>>1177730
>Кококо, врети111 Мозг черный ящик и ни один вменяемый нейробиолог не скажет, что он знает как это работает. А вот матанопеткшня подменяет факты и хайпит нейронные сети, которые никакого оношения к биологическим нейронам не имеют. По факту, получается, что однозначно связывают нейроны и мышление, люди которые далеки от биологической тематики.
>
Концепция простая есть входы и выходы, и нейронная сеть учится что-то делать, у живых существ много данных поступает, потому и ведут себя лучше чем нейронносеточные роботы.

>>1177735
Тогда обтекай нейронами.

>>1177736
> у живых существ много данных поступает
Это не как не объясняет связи нейрон-мышление.
>нейронная сеть учится что-то делать
Нет, она сохраняет состояние на основе статистики и рендомной магии.

>>1177737
Ох нихуя, мамкин школотрон ворвался в тренд, высрал пару постов шизопоноса, и всех подебил. Круто, а? Учитесь у школотрона!

>>1177739
Во первых я не школотрон, во вторых давай по существу.

>>1177740
>давай по существу
>>1177735

>>1177738
> Нет, она сохраняет состояние на основе статистики и рендомной магии.
нет, она не сохраняет состояние, а настраивает пропускную способность синопсисов. Это стало возможным благодаря тому что синопсисы стало возможно записывать на магнитные носители. Это твой ответ больше походит на рандом. А вообще жаль конечно что ты такой толстый.
> не как не
В ряду хим элементов пополнение

>>1177738
Нет никакого мышления, ты только реагироват на раздражители умеешь и делать то чему научился по сто раз, точно как нейронная сетка

>>1177745
пиздец а если это правда... и мы всего лишь движущиеся камни, собранные высшими существами и развивающиеся по программе

>>1177748
Гугли демон Лапласа.

>>1177743
>нет, она не сохраняет состояние, а настраивает пропускную способность синопсисов.
И в чем отличие от сохранения состояния и пропускной способностью?
> записывать на магнитные носители
И что? Ты можешь восстановить из надроченных манясинапсиах данные на которых они обучались?
>В ряду хим элементов пополнение
ну марявановна, ну пазязя
>>1177745
>ты только реагироват на раздражители умеешь и делать то чему научился по сто раз
утверждаешь, что разумное существо не примет решение в ситуации с которой он никогда не сталкивался и не обучался?

>>1177751
>демон Лапласа.
Сейчас бы мнения матанопетушни по таким вопросам гуглить.

>>1177772
Ну тогда гугли Откровения Преподобного Васяна.

подскажите куда катиться для изучения биг даты? Тут уроды спорят за нейроночки и прочее бесполезное говно. На хабре вообще ничего не происходит. А реддит по запросу биг дата - объединение двача и хабра, только на ангельском.
Форумы там, группы вк на крайний случай. Просто посыл на почту к какому-нибудь чуваку. Буду рад всему.

>>1177774
>Откровения Преподобного Васяна
всякое связное, односвязное, компактное трехмерное многообразие без края гомеоморфно сфере S3

>>1177775
>для изучения биг даты
статистика

>>1177776
Читал Бурбаки?
-----
Кремация состоится в субботу, 23 ноября 1968 в 15 часов на «Кладбище случайных величин», станции метро Марков и Гёдель. Сбор состоится перед баром «У прямых произведений», перекрёсток проективных резольвент, бывшая площадь Косуля.
Согласно воле покойного месса состоится в соборе «Богоматери универсальных конструкций», месса будет проведена кардиналом Алефом I в присутствии представителей всех классов эквивалентностей и алгебраически замкнутых тел. За минутой молчания будут наблюдать ученики Высшей нормальной школы и классов Чэня.
Поскольку Бог есть компактификация Александрова для Вселенной — Евангелие от Гротендика, IV,22

>>1177777
Не, я знаю статистику. Ну так, что проблем не возникает. Знаю вводные в биг дату, хадуп и пару алгоритмов. Максимум чято там используется это умножение матриц, что даже не линейная алгебра, нормы, просто определение, основы тервера, причем совсем простого и основы статистики, причем даже не какие-то оценки и прочее, а просто идея построения гипотез, даже не общих. И это я уже давно пытаюсь что-то откопать, а это вся математика, что мне встретилась.

>>1177781
>Бурбаки
Нет, я не поехавший.

>>1177783
Совкодрочер штоле? На западе, в отличии от Союза, их уважали.

>>1177782
>а это вся математика, что мне встретилась.
ну так это так и есть. Хотя зависит от сортов бигдаты, вот поисковые машины тоже бигдата, но там основной упор на обработку текста и его хранение/поиск, а статистика дело десятое.

>>1177786
>На западе
поэтому они надрачивали на советскую матанопетушню?

>>1176320 (OP)
>персептроны действительно не работает
Выходить, нет смысла их изучать?
Что тогда изучать вместо них?

>>1177787
Спасибо, конечно, за анализ, но есть что-то более общее? В смысле между основами и поисковыми машинами. Что читать и где?

>>1177788
>матанопетушню
Ты кокой-то мамкин маняпитух, даже разговаривать нормально не умеешь. Поссал на тебя.

>>1177775
почитай поковыряй sklearn. Всякое желание дальше ковырять тему биг даты пропадёт. И придёшь к нам в нейроночки

>>1177792
А есть что-то после чего не пропадет?

>>1177793
нету. это очень задротская тема

>>1177790
>В смысле между основами и поисковыми машинами
Базы Данных.

>>1177775
Бигдата начинается там, где заканчивается оперативка. Только и всего. Речь о данных, которые не влезут в имеющуюся оперативу. Остальное ничем не отличается от небигдаты, алгоритмы работы с этим зависят от того, что за дата. Если текст, то NLP итд.

>>1177795
По этому запросу меня выкенет на склуль и прочие непотребства, что мне придется знать, но улубляться в чем я совершенно не хочу.

>>1177803
бигдата работает с данными, а их где то нужно хранить, хранят их в сортах ов БД, вот и думай.

>>1177809
ну да непосредственно биг дату он рассматривает как часть обучения, когда даты сильно дохера и она занимает всю оперативку чтобы сфитить модель. И там предлагается некие стратегии как всё-таки всё содержимое твоего винта скормить модели. мимо нуб

>>1177802
на тебе, типичная биг дата с кучей всего, чего ты не осилишь:
https://github.com/Maxime2/dataparksearch

>>1177809
>ты скажии че те надо
Найти призвание в жизни и заниматься им.
Мне нравится эта тема и я хочу работать в этой области.
>>1177810
Еще раз, по запросу базы данных я стану мастером скуля, носкуля, еще какого говна, но ни на йоту не приближусь к большим данным. Машины тоже на бензине ездят, но гонщики почему-то на скаважины не ездят обучаться.

>>1177812
Это же не обучающие материалы.

>>1177813
>скуля
долбоеба кусук, скуль это язык запроса.

>>1177813
> Найти призвание в жизни и заниматься им.
> Мне нравится эта тема и я хочу работать в этой области.
Ну если так глобально, иди на либген и качай что там есть по бигдате. Из пары десятков книжек всяко что-то заинтересует.

>>1177817
И еще раз.
По запросу базы данных я стану профи в скуле или еще чем-то подобном.
>>1177823
Урааа.

>>1177789
Бамп вопросу

>>1177847
Слушай больше всяких ебанашек. Перцептроны работают, только это очень неоптимальная хуйня, поэтому на сколько-нибудь сложной задаче встают раком. Ответ на вопрос "что изучать?" прямо вытекает из ответа на вопрос "что тебе надо?". Если машобчик как явление - то все подряд и изучай. ISLR, Бишоп, дальше сам разберешься что нужно, что нет.

Ничоси у вас тут. Вот вы кормите тралов, думаете это все просто игра. А ведь на кормежку рано или поздно придет шизик из /ссы, и это будет конец треда опять. Он генерит тысячи постов про квалиа, семенит, спорит сам с собой и полностью вытесняет какой-либо другой контент. Я вполне понимаю, что данным сообщением вызову дополнительный интерес, но хочу сразу предостеречь пытливых - стоп. Остальные просто не найдут.

>>1177869
чё за шизик из ccы/ Где это?

>>1177731
Не в ноосфере, а квантовом мире. Квантовое сознание. Чего же ты такой не модный.

>>1177881
Это ты не в тренде. Просвещайся: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%BE%D0%BE%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BF
Занимается этим не кто-нибудь, а барин лично: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BE,_%D0%90%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%BD_%D0%AD%D0%B4%D1%83%D0%B0%D1%80%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87
Так что ты лучше того, варежку закрой, пока не обнаружил себя сидящим на бутылке.

>>1177924
Ссылки бы вставлять научился. Что там? Богоскоп Лайно? Пиздуй с этой дурью на /по/рашу, к машобу это говнишко никакого отношения не имеет.

>>1177929
А где можно пройти курсы по вставке ссылок на мейлач? Мне на русском надо.
>Богоскоп Лайно?
Он самый.
>дурью
Ты на кого батон крошишь, раб? Совсем рамсы попутал, черт. Твой хозяин сказал, что это надо.
>к машобу это говнишко никакого отношения не имеет.
Сказал так, будто хоть один пост ИТТ имеет какое-то отношение к машобу.

да пиздец, за сто коментов еще не высрали ниодной формулы

Что такое гиперпараметры? Почему они гипер, а не просто параметры?

>>1177996
> Что такое гиперпараметры? Почему они гипер, а не просто параметры?
Гипер потому что это параметры, задаваемые пользователем (например, коэффициент обучения, число слоёв в нейроночке), а не настраиваемые самим алгоритмом (например синаптических веса) в процессе обучения. Т.е это параметры алгоритма, находящиеся над ним. Естественно, то что является гиперпараметром в одной модели, может быть параметром в другой, если он настраивается уже самой моделью.

>>1176358
>> которое бы не аппроксимировало, а точно представляло задачу любой сложности через суперпозицию наиболее подходящих в данном случае функций
Дебил иди учи уроки, по конечной выборке нельзя ничего точно предсказать, между точками может быть что угодно. PAC методы лучшее, что есть на данный момент, включает неронки. Сходимость по вероятности - это максимум на что можно рассчитывать.

>>1178034
Он видимо хочет добиться охуительного оверфитинга, и типа вот, УНИВЕРСАЛЬНЫЙ АППРОКСИМАТОР.

А правда, что нейроночки - смесь карго-культа и математики?

>>1177770
Оно не решение принимает а реагирует на раздражитель, человек ничего не изобрел с нуля, все создавалось с помошью уже имеющегося опыта.

>>1177873
кадр из /cc, который все полимеры просрал из-за нейронок, вот и поехал

>>1177849
>Слушай больше всяких ебанашек
Сука, в оп-посте под спойлером и написано, что для сложной хуйни это говно не работает.

>>1178144
спасибо. Пойду позову.

>>1178160
>Ну и каково это, сначала кукарекать против Вапника
Кто посмел оскорбить Бога нашего шизика, кто совершил такое святотатство?

>>1178160
Я вообще об этом молчал ты меня с другим шизиком перепутал

>>1178167
>>1178034
>по конечной выборке нельзя ничего точно предсказать, между точками может быть что угодно.
Между точками не может быть "что угодно". Там может быть то же, что и в точках - в случае стохастического процесса / процессов - распределение вероятности этих процессов, причем в худшем случае - в виде суперпозиции в общем случае неизвестных случайных процессов. По конечной выборке их восстановить можно только в случае, если все эти процессы детерминированные, разумеется. Чего в реальности не бывает. Однако, их можно аппроксимировать не рандомной функцией, которая само собой не работает даже на минимальной эстраполяции, а суперпозицией функций, наиболее близких к реальному распределению.

>>1177775
scala (обычно ее используют), hadoop, h20, spark, kaffka, kubernetes и книжки издательства орайли (oreilly) по данным предметам, для нейронок часто используют всякие обертки на docker + какой-нибудь пакет для машоба (tensorflow, mxnet, pytorch)

>>1178232
НЕЙРОНОЧКИ И МАШОБ ТРЕД. Новости.
В Китае обнаружена жежешечка артемия лебедева первая ферма по выращиванию нечётких петухов. Местный нечёткий петух уже ведёт переговоры с правительством Китая о поставках серийных петухов прямо в наш уютный тред. Мы будем следить за развитием событий.

>>1178171
>> Между точками не может быть "что угодно". Там может быть то же, что и в точках - в случае стохастического процесса / процессов
Очень сильное предположение относительно просто выданной обучающей выборки.
>> их можно аппроксимировать не рандомной функцией, которая само собой не работает даже на минимальной эстраполяции, а суперпозицией функций, наиболее близких к реальному распределению.
Это типа перебрать гиперпараметры (семейство функций) по сетке и по CV замерить качество и выбрать лучший? Тогда зачем лямбда, которая здесь является лишней сущностью?

>>1178237
>Очень сильное предположение относительно просто выданной обучающей выборки.
Почему? Все равно любой процесс либо заметно влияет на выборку и т.о. его как минимум можно выявить, либо не влияет и т.о. в самой выборке никак не отражен.
>Это типа перебрать гиперпараметры (семейство функций) по сетке и по CV замерить качество и выбрать лучший? Тогда зачем лямбда, которая здесь является лишней сущностью?
Лямбда затем, чтобы эти внешние для модели гиперпараметры стали настраиваемыми параметрами модели, как в случае ядер в SVM. И чтобы структура нужной функции / суперпозиции функций подбиралась сама, а не выбиралась из чего-то априори заданного таблицами итд.

>>1178232
А как у них вообще учат математике и информатике?

>>1178287
Хорошо.

>>1178288
тогда почему проебуют алемпиады?

>>1178302
Потому что это бессмысленное задротство ради жестяных кубков и циферок на малоизвестном сайте.

>>1178313
>Потому что это бессмысленное задротство ради жестяных кубков и циферок на малоизвестном сайте.
Как ты сейчас точно описал весь нейронодроч на MNIST-е.

А вот интересно, может ли нейроночка распознать капчу на дваче?

>>1178385
Нюфаня, этим ещё сто лет назад баловались.
https://github.com/Kagami/chaptcha

>>1178386
тогда в чём смысл качп, если они так легко ломаются?

>>1178410
1) Гуглокапчу для того и ввели, 2) средний двощер не осилит ничего сложнее программы с большой кнопкой "сделать заебись", 3) надо собирать тренировочный сет, 4) возможно, для массивного вайпа это не подойдёт из-за доп. нагрузки на систему (хотя, наверное, зависит от реализации), 5) все охуевшие ловят бан подсети, остальные сидят и не вякают.

>>1178410
Чтобы школьники не вайпали, допетрив до скрипта постинга говна в цикле. Более же взрослым людям нахуй не всралось тратить время на вайп мочана.

>>1178386
пиздос, даже в демке обосраслись. воистину, нейропараша ждля пидарасов.

>>1178472
Как там дела у дедовских методов с точностью на искажённых данных?

Где найти БД картинок машин, где видно номера? Пробну сделать распознаватель номеров.

>>1178481
>искажённых данных
наркоман, где там искаженные? на развороте страницы при сканировании больше смещение

Подскажите как можно объединить точки с первой пикчи в линии идущие от левого края картинки к правому (лишние надо выкинуть).

Исходные данные - вторая пикча. Мне, по сути, надо распознать горизонтальные кривые линии на изображении. Подкиньте идей, вообще не пойму с чего начать.

На первом пике выделены "локальные максимумы" столбцов второго изображения.

https://www.youtube.com/watch?v=gg0F5JjKmhA

Сделайте что ли телеграм чат.

Убер нехило ускорил нейроэволюцию на Атари: https://eng.uber.com/accelerated-neuroevolution/

>>1178502
Это сейсмика?
Если да, оставь фейкомыло

>>1178618
fake2404@yandex.ru

>>1178572
Ну всё, через пару недель ждите раздевающие тянок мобильные приложения

>>1178577
А оно надо кому? Его ж модерировать придётся, чтобы стикеры с цп не лили и проч.
оп

>>1176320 (OP)
>3 пик
А что есть тело?

>>1178724
Математика, наверное.

сделать бы каталок баз с картинками

>>1178577
+15

Кто-нибудь может прогнать у себя этот датасет?
У меня почему-то выдаёт только одну мышь.
ЧЯДНТ
https://yadi.sk/d/SJhYyKs_3UjRCb

Посоветуйте годных учебников по теории вероятностей и статистике!
Чтоб для самых маленьких и тупых. Мой бэкграунд: школа.

>>1179006
Вентцель, "Теория вероятностей".

>>1179009

Спасибо

>>1179022
Не нужно.

>>1179006
>Мой бэкграунд: школа.
Ты не прогуливал что ли?

Хочу пилить ИИ для игр (не танчики, а серьезные направленные на это проекты вроде http://www.botcolony.com , но для начала как-то попроще), и возникает вопрос на какой стул садиться. Большинство игровых проектов не ААА сейчас пишутся на луа, но тут проблема с библиотеками для нейроночек. Зато с ними все просто замечательно на питоне, на котором игорей не пишут. Правильный ли я делаю вывод что нужно вкатываться в торч на плюсах?

>>1179517
Ты бы погуглил что-нибудь типа "game industry revenue", что ли. Или ты очередной илитист с пхд по серьёзности с двача?
мимохуй, не играющий в игры

>>1179517
Почему-то не выдерживаю её взгляда. Про оригинальное видео вообще молчу, мне стыдно это смотреть.

>>1179521
ИИ для игорь это что то на уровне ясель

>>1179490
> на луа, но тут проблема с библиотеками для нейроночек
Торч на луа же.

>>1179546
Теперь живем, мой милый на луа пишет, могу нейроночки приделывать!

Что можно прочитать про обучение RNN? Посмотрел лекцию, там сказали, что обратное распространение ошибки не работает нихуя. В одной статье нашёл обучение через генетически алгоритм, лол.

>>1179490
Всё в этом посте неправильно. Не программируй никогда.

>>1178665
Сам сделай, хули. Всего то надо на силуэт натянуть модельку голой тёлки.

>>1179490
да тут больше инженерная задача. имхо есть смысл поэксперементировать с процессами и расшаренной паматью. например вкатываешься в питон, делаешь сервак в котором крутится модель. Игруля птшется на любом языке и просто имеет апи через который взаимодействует с процессом которым управляет змеиный интерпритатор. Еще сейчас намечается тенденция глобализации в програмаче. неисключено что популярные игровые фрйемворки выкатят некие инструменты по компилированию моделей из питоновсеих либ в свои экоситьемы. Так что если всерьез думаешь об ии начинать имеет смысл с питона ввиду большего количества обучалок и документации от сообщества

>>1179697
Гугли LSTM и GRU.

Как же хочется стажировочку...

>>1179697
диплернингбук и ссылки из нее.
Там коротко и про то, что градиенты нужно клипать, и немного других базовых вещей.

>>1179697
attention is all you need

Можете объяснить, что такое свёрточная сеть своими словами, позязя?

так же еще один тупой вопрос
можно ли натренировать нейронку на датасете из 15 картинок?

>>1179921
Перцептрон знаешь? Вот взяли перцептрон и его построчно по картинке двигают.
>>1179939
Можно ли научить тебя распознавать класс "животное", если тебе покажут только кота, ворону, жопу осла, и дохлую рыбину?

>>1179921
Короче бля, тебе дают массив весов размером 3 на 3, ты умножаешь на эти веса область данных 3 на 3, суммируешь, в среднюю записываешь результат. Так как ядер свёртки разное количество и всё это пуляется и прогоняется ещё раз, а потом ещё и накрывается посносвязным слоем, такие значения в итоге подают на нейроны как-то невъебенно перекодированную информацию об расположении значений, об их последовательностях.

>>1179939
Смотря какие картинки и что распознавать. Но вообще наврятли, скорее обучишь её распознавать эти 15 картинок.

>>1179962
>Можно ли научить тебя
Вполне.

>>1179967
Если перед этим ты не видел вообще никаких животных?

>>1179939
Да, можно.

Надо просто напихать побольше слоев, и сделать все нейроны линейными для ускорения обучения и избежания оверфитинга

>>1179970
Ты недооцениваешь интеллект ребенка. Он вполне сможет сделать вывод, что все что выглядит как живое и не является человеком, является животным.

>>1179978
Перед этим ребенку нужно запомнить человека и окружающую среду, чтобы все незнакомые движущиеся объекты, методом исключения, отнести к живым.
нейросеть такой возможности не имеет.

>>1179982
Поэтому твоя аналогия не корректна.

>>1179977
спасибо! Какие еще будут инструкции?

Что делать если меня взяли за жабры в универе? Мне задали сделать задачу регрессии с помощью нейронной сети. Я взял нейросетевую библиотеку Keras, пытался сделать 3-5 слоев с десятками нейронов. Нихуя не вышло, тогда я психанул и сделал 12 слоев и в каждом по нескольку сотен нейронов. Всё вышло охуенно, я показал результат в универе и старушка-препод была в восторге и думала, что я невъзебенный ботан и познал матан.

Теперь старушка-препод сказала, чтобы я описал нейронную сеть и описал сколько там слоев и нейронов.

А что теперь делать? Так и сказать, что у меня 12 слоев с тремя тысячами нейронов?

>>1179962
>Можно ли научить тебя распознавать класс "животное", если тебе покажут только кота, ворону, жопу осла, и дохлую рыбину?
Да.

>>1180017
Я выше написал для дегенератов - сравнение с другими известными образами и классификация методом исключения не считается.

>>1180007
>> Так и сказать, что у меня 12 слоев с тремя тысячами нейронов?
Да, построй еще графики ф-ии потерь на валидации и трейне и покажи бабуле, что не переобучился.

>>1180007
>пытался сделать 3-5 слоев с десятками нейронов. Нихуя не вышло, тогда я психанул и сделал 12 слоев и в каждом по нескольку сотен нейронов. Всё вышло охуенно
Вся суть диплернинга же.

>>1179939
См. работы по метаобучению. Популярный датасет omniglot, например, содержит всего несколько примеров для каждого класса.

И всё-таки как обучать RNN?

>>1180221
Никогда не поверю, что это какая-то военная тайна и на каждом углу (слесарьплов, керас, ...) нет конкретных примеров. Сдается мне мил человек, это тебя обучать как-то надо, а не эту нейрон очку.

>>1180226
Тащемта правда тайна. Найти можно только абстрактную хуйню про то, что нужно все веса по одному значению считать или что это возможно только с генетическими алгоритмами.

>>1180221
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.

>>1180226
> это тебя обучать как-то надо, а не эту нейрон очку.
И как же?

Здорова, пацаны. Перекатываюсь к вам из пхп. Заебало слесарить проблемы уровня «отчёт не пришёл пушо кто-то поломал статистику с индексами в базе». Хочу жить поближе к бизнесу.
Имейте в виду, короче, конкуренция растёт.

>>1180221
Есть смысл юзать только для последовательностей входных данных, и то периодически, например, в данных с финансовыми кривыми, иногда лучше использовать 1D свёрточные. А можно комбинировать.
Обучение просто работает через backprop in time, та же самая херня как с обычным backprop (Chain rule), только распространяется на время.
Но там трабл в том, что есть Vanishing gradient проблема, то есть если нейронов много, то градиент пидорасит и нейронка перестаёт вообще понимать, что происходит в этой ёбаной жизни. И для фикса этой проблемы юзают GRU\LSTM, которые с помощью специфичной реализации контроля запоминания\забывания входных данных могут блочить всякую ненужную инфу, которая в них попадает, при том ещё и запоминая далеко отстоящие связи.

Итого:
Гугли backprop in time, vanishing gradients. По ЛСТМам на архиве есть статья неплохая, вроде бы, с участием Bengio, но там довольно жоска, если не читал другой литературы.

>>1180354
Мдауш.

>>1180354
Ну такое. Хороший пыхарь знает Си, человек знающий Си знает всё.

>>1180411
Сишник, если он знает только С, сосет хуец в функциональшине.

>>1180412
Знающий Си знает все языки программирования априори, ему ничего не стоит изучить новый, разве нет?

>>1180437
>все создавалось с помошью уже имеющегося опыта.
>возможность априорных суждений это свойства ЦНС.
Так априорные синтетические суждения возможны или нет? Почему ты противоречишь сам себе?

>>1180437
Как тогда люди учатся водить машины, допустим? Ведь у предков людей их не было. Точно так же могу сказать про чтение, письмо, сложение-вычитание, да и вообще про способность абстрактно мыслить - это уникально для человека, за исключением пары других видов у которых это развито примитивно.

Плюс, твои утверждения в корне ошибочны, ибо по твоей логике каждый человек по дефолту способен на все то на что способны другие люди, что в корне неверно. Ребенок выросший в лесу слабо похож на своих сверстников.

То что ты говоришь касается лимбической системы, допустим, она не осознана и выполняется в нашем мозгу как программа свернутая в трей, и формируется она еще со времен динозавров, но, так сказать, уровень сознания у каждого человека уникален, в т.ч потому-что для каждого индивида эволюция мозга своя, и каждый индивид проживает уникальную жизнь, только в общих чертах похожую на жизнь всех остальных.

>>1180451
> Так априорные синтетические суждения возможны или нет?
Возможны. Только они представляют собой не то, что ты думаешь.
> Почему ты противоречишь сам себе?
Это ты думаешь, что противоречу. На самом деле противоречия тут нет.
>>1180457
> Как тогда люди учатся водить машины, допустим? Ведь у предков людей их не было.
Потому что кроме безусловнорефлекторной деятельности есть ещё условнорефлекторная.
> То что ты говоришь касается лимбической системы,
Нет, конечно же.
> Плюс, твои утверждения в корне ошибочны, ибо по твоей логике каждый человек по дефолту способен на все то на что способны другие люди, что в корне неверно.
Во-первых, это не мои утверждения, а данные нейровизуализации. Во-вторых, это твоя, а не моя логика, я ничего подобного не утверждал, и из приведенных мной фактов ничего подобного не следует.

>>1180437
Но ведь всей этой писанины можно было избежать, ведь канта пидор...

Няши, есть ли где-то исследования о: boosting vs bagging?
Не является ли bagging более продвинутым алгоритмом (хотя он и проще) хотя бы потому что он не может уйти в редкие цепочки вида (A>N1)&(B<N2)&(B>=N3)&(...) ? Покрывает ли boosting всё алгебраическое множество, когда положительные результаты в диаметрально противоположных углах пространства? Например (A>0.95)&(B>0.95) и (A<0.05)&(B<0.05) ?

>>1180457
Вот это научпоп.

>>1180614
1) Зачем? Нейронка сама определит, какие фичи важные, а какие нет, если собрана архитектурно адекватно. Если ты про диплёрнинг, конечно.
Если ты про простые модели, то тут очень важно тщательно продумывать, что нужно пихать в нейронку, а без чего можно обойтись.

! Вообще совет насчёт датасетов. Вникай в задачу логически как человек. С чем и что может объективно коррелировать. И там уже отбирай нужные фичи, выкидывай ненужные.

2) Уточни вопрос. Я, конечно, могу почитать эту тему, но скайкитом я не пользуюсь, поэтому быстрее будет, если ты объяснишь это абстрактно.

3) Логически думаешь, что важно, а что нет. Матлаб автоматически, например, пытается исключать определённые фичи и даже предлагает это вручную делать.

>>1180715
3) В датасетах с которыми я работаю какая-то часть фич вообще не интерпретируется, а влияние остальных невозможно предсказать логически, разве что объеденив в группы, которым я хочу задать разные веса.
1) Особенность задачи и то что я хочу предварительно натренировать нейронку на немного других данных.
2) Это то же самое что перебирать комбинации гиперпараметров из таблицы (как в GridSearchCV), только в RandomizedSearchCV ты задаешь количество комбинаций и можешь вводить параметры диапазонами.
Суть в том что находились статьи где описывались методы умнее чем тупо перебор без оптимизации поиска, но на практике никто (в статьях и коде на гитхабе не топ-уровня-такого-что-я-не-пойму) их не применяет.

>>1180796
Ну на самом деле как ты понимаешь, суть формирования модели это подгонка весов под некоторую оптимальную комбинацию.
Не знаю, есть ли что-то такое в скайките, но в Керасе\Тензоре можно настроить нетренируемость слоёв определённых. Если попробуешь поизвращаться с кодом на тензоре или будешь писать нейронку с фундамента, то сможешь залочить какие-то параметры после некоторого числа итераций.
Есть ещё опция с тем, что можно задать самому какие-то веса заранее, а можно вообще загрузить из некоторой стадии обучения.

1) Если хочешь на других данных - очень сильно зависит от типа нейронки, уточни. Потому что для тех же CNN можно какое-то число первых слоев свёртки и макс-пула оставить нетренируемыми после обучения на другом датасете, так как они содержат фильтры примитивов на картинке. А дальнейшие слои перетренировать, чтобы более специфичные для задачи паттерны выделить.
С теми же RNN это так скорее всего не сработает, но попытаться можно, маловероятно.

2) На самом деле всякие оптимизации по параметрам довольно сложно вычленять. Честно говоря это в основном приходит с опытом, видишь одну фичу на плоте - понимаешь, что то-то и то-то может быть проблемой. Обычно здесь говорят так: "Прочекайте основные логичные предположения, потом перебирайте"
Можешь почитать что-нибудь вроде книжки от создателя Кераса по МЛ, там есть пару фич. Или курс на курсере от Ынга глянуть, он тоже некоторые такие признаки выдаёт, что и где подкручивать.
Если признаки не помогают, то обычно тут помогает только тык с отсылками на логику задачи.

3) Можешь привести пример данных, которые нельзя интерпретировать? (Желательно ещё контекст задачи) Если хочешь разделить на несколько весовых групп, то попробуй просто в ручную загрузить веса с некоторой рандомизацией в каждый из твоих условных блоков. Только обязательно регуляризацию сделай, а то эффективность может люто упасть.

Гиперпараметры потому так и называются, что нет алгоритма для их эффективного подбора. Иначе бы это были просто параметры алгоритма. Даже такую простую вещь как learning rate невозможно определить заранее, нужно пробовать разные и смотреть как получается, т.е. фактически перебором. С опытом начинаешь замечать признаки, по которым можно определить некоторые стандартные проблемы, например слишком высокий learning rate. Для SOTA результатов все равно решает перебор, в т.ч. перебор по архитектурам, которые тоже на самом деле гиперпараметры. В частности, на кагле суть работы сводится к feature engineering и подбору гиперпараметров, довольно нудное занятие как по мне.

>>1180929
> Гиперпараметры потому так и называются, что нет алгоритма для их эффективного подбора.
Это проблема функции потерь на самом деле. Если использовать полтора стандартных варианта ,известных хипстерам, то да, задача не то чтобы нерешаема, просто решение скажем не будет поражать качеством. Нужны более комплексные оценки качества решения задачи, чтобы не только среднеквадратичные отклонения считал, но и устойчивость решения на экстраполяциях итд. Что-то по типу комбинированных критериев Ивахненко. Но это для хипстров сложна.

>>1180932
Ну и как тебе более другая функция оценки качества решения поможет подобрать значения десятков гиперпараметров, таких как количество слоев, типов слоев, нейронов в слоях (и это мы еще даже не затрагиваем более экзотические архитектуры, не укладывающиеся в концепцию слоев), типы нелинейных преобразований, проценты дропаута, тип оптимизатора и его параметры, вид схемы инициализации весов сети и ее параметры? Установи любой из этих гиперпараметров неправильно, и вообще ничего не натренируется.

>>1180940
> Ну и как тебе более другая функция оценки качества решения поможет подобрать значения десятков гиперпараметров, таких как количество слоев, типов слоев, нейронов в слоях (и это мы еще даже не затрагиваем более экзотические архитектуры, не укладывающиеся в концепцию слоев)
Очевидно, что все это говнишко не нужно, все равно там одно шаманство, для которого даже vc-размерность не найдешь. Можно взять простую модель, скажем SVM, и усложнять только ядро, так чтобы оно возможно более точно представляло функции идентифицируемой системы. С другой стороны, если человек с опытом может подобрать гиперпараметры нейроночки, значит это алгоритмически разрешимая задача и решается подходящими эвристиками (а не тупо брутфорсом).

>>1180982
2) Да, можно сделать в таком духе.
3) Думаю, что можно попробовать сделать две нейронки сходной архитектуры, в одну впихнуть важные параметры, в другую те, что ты считаешь менее важными. Потом присоедить эти две нейронки к общему слою и вывести.
Так будет проще искусственно подогнать веса в нейронке с важными параметрами, возможно даже искусственно сможешь их просто домножать при попадании в выходную нейронку. Такой подход позволит наверняка выделить то, что тебе важно, если ты подобрал "важность фич" корректных образом.

>>1181021
2) В таком духе работает не лучшим образом, это самый примитивный подход который получилось реализовать.
3) У меня есть какое-то подсознательное чувство что это кисленькое решение. Еще нужно подумать что делать с классическими моделями вроде SVM и лесов.

>>1180944
SVM слишком вычислительно сложный для большого (а по нынешним меркам крошечного) количества данных, как говорит Ын, и сложное ядро тоже дорого вычислять, а если дорого, - значит это не работает, и поэтому сразу все ушли с SVM на нейроночки, несмотря на все их минусы

>>1180944
>подобрать гиперпараметры эффективно нельзя
>нет можно, надо другую функцию потерь
>как?
>гиперпараметры нинужны!
Жду очередной порции нелепых кривляний нечеткого петуха в оправдание своей никчемности.

>>1181093
> Жду очередной порции нелепых кривляний нечеткого петуха в оправдание своей никчемности.
Мань, я ж написал про эвристики. Если это может сделать человек, то может и алгоритм.
>>1181059
> SVM слишком вычислительно сложный для большого (а по нынешним меркам крошечного) количества данных, как говорит Ын, и сложное ядро тоже дорого вычислять,
Негров распознавать? Да, для такого SVM малоприменимы. Но можно ограничиться временными рядами, лично мне это интереснее, чем негры и разрисованные под Пикассо котики.

>>1180437
Можно провести параллель с натренированной сетью в которой пользователю (вернее разработчику) предлагается самостоятельно натренировать последний слой на собственной выборке.

>>1181145
Ну и зачем нужны твои временные люди? Сверхчеловеки живут вне пространства и времени и смотрят на картины Пикассо с котиками-неграми.

>>1181176
> Задача плохая потому что твой любимый метод с ней не справляется? Серьезно?
Плохих задач нет, есть плохие подходы к решению. Всякое хипстерство с нейрон очками как раз из этой области.

>>1181283
> Ну и зачем нужны твои временные люди?
Чего? Временные ряды это задача, с которой ни один существующий подход не может справиться. Никакие хипстерские диплернинхи на топовых видюхах не дают качества заметно выше какой-нибудь arima из 80х. Ящитаю, это пиздец. А проблема только в том, что нет понимания этой задачи.

Зачем нужны нейронки когда есть вероятностные логические машины?

>>1181383
> вероятностные логические машины
И что это? Байесовский вывод или где?

>>1181145
дак для временных рядов (я только про звук знаю и не очень хорошо) нейроночки тоже много где заменили svm, так как для svm для звука нужны всякие костыли вроде гауссовских смесей, которые являются довольно приближенной и грубой штукой, ну и для звука хорошо заходят сверточки и рекурсия, я не уверен, можно ли сделать для svm рекуррентное ядро (думаю, можно).
Ну, а для части временных рядов и марковских процессов хватит даже и логрегов.
Ну и основной хайп для потребителя в звуке.

>>1181410
Я имею в виду предсказания временных рядов, скажем финансовых. Хотя бы дальнейшего их направления при минимальной экстраполяции. Как пример, для бинарных опционов хватило бы правильного предсказания направления значения, т е будет ли цена выше или ниже текущей через минуту, с точностью хотя бы 30%, т.е чтобы не было больше 3-4 неправильных предсказаний подряд. Даже такие скромные требования не гарантирует любой алгоритм. Лично я вижу в этом всю суть нынешнего машобчика. А негров распознавать, да они мне в хуй не стучат. Как и котики.

>>1181389
Очевидно это индуктивная машинка, на нее подаются данные, она считает вероятность удачного исхода.

>>1181414
> Очевидно это индуктивная машинка, на нее подаются данные, она считает вероятность удачного исхода.
Ну байесовский вывод. В R дохуя такого. Только вся возможная неточность к вероятности не сводится, возможны и другие варианты. На основе большинства из которых системы вывода вообще никем и никогда не делались, поэтому невозможно сказать даже что из этого может оказаться полезным. Хипстеры в это не могут, так и живём.

>>1181419
Ты хоть что-то делаешь кроме того что ноешь? Покажи свой гитхаб или пейперы.

Сап, тяночки. Вот пытаюсь делать тутор по распознанию прямоугольника на картинке. https://github.com/jrieke/shape-detection/blob/master/single-rectangle.ipynb . Застрял на первлм же абзаце. Вкратце кун генерит датасет из овер 40000 семплов с одним единственным черным прямоугольником и тренит модель. Чую это какой-то бесполезный подход к стратегии распознавания предметов. Скиньте пожалуйста годный тутор на ваш перцептрон что-ли.

>>1181457
В шапке http://www.deeplearning.net/tutorial/

>>1181460
а есть что нибудь для макак?

>>1181457
> Чую это какой-то бесполезный подход к стратегии распознавания предметов
Распознавание нейрон очками так и работает. Берётся миллион фоток негров, тренируется сеть, затем сети предъявляется миллионпервый негр, сеть выдаёт ответ что это горилла, у негра попито бомбито whomst da fak faking gugle, my friends not a gorilla

>>1181507
ну с классификацией блять понятно. Меня сейчас дико интересует что именно на картинке в области 0х0х100х100 негр а 50х50х100х100 кот...

>>1181514
Оно само может в сегментацию. Поэтому если на картинке есть и негр и кот, распознаётся и то и другое.

>>1181516
Вангую, если кот черный, то он может задетектится как негр
мимо

>>1181516
>Оно само может в сегментацию
Надо просто потрясти или чё?

Аноны, почему статистики все такие красивые уберменши как в американских фильмах?

>>1181524
Сделай нейроночку трёхканальной )))

>>1181413
>финансовых
Ты ебанутый, блять?

>>1181606
А что не так, мань? Там определённо есть распределение (или некая суперпозиция распределений) отличное от нормального, т.е не чистый рандом , в чем очень легко убедиться (мартингейл не работает, а в случае нормального распределения заходил бы идеально).

>>1181622
>Там определённо есть распределение
Хуяпределение. А еще твое нейронное говно не поддается отладке.

>>1181673
> А еще твое нейронное говно не поддается отладку.
Тебе лет сколько? 12? Что ты сказать пытаешься, хуесос? Рюсське изика можешь, нихт? Или пиши по-человечески или иди нахуй уже.

>>1181677
Написал тебе за щеку, ньюфаня в розовых очках.

>>1181622
>не чистый рандом
Не, ты точно ебанутый. Т.е. ты считаешь, что возможно предсказать, например, что через минуту кто-нибудь по какому-нибудь инсайду от тёти Сраки начнёт распродавать свои активы? А для того, что ты выше написал, не нужно ничего, кроме макаки и графика курса - она такой же процент точности выдаст. И это тебе нихуя не даст, лол.

>>1181745
Ты мне хочешь доказать, что теханализ рынка невозможен или что?

>>1181859
Ну посчитай количество повышений и количество понижений цены, если так непонятно... случайные там данные, ясно?

Сап. У моего друга есть майнинг-ферма на 48 1080ti. Спрашивает можно ли извлечь из них профит с помощью ML?

Мои варианты:
- разгадывание капч за 0.00005 копеек сразу нахуй
- покер-бот потратить несколько месяцев на обучение, а потом выяснить что он умеет играть только сам с собой, но не с людьми
- предсказания курсов валют/акций смущает что на уолл-стрит сидит куча профессоров-математиков с гигантскими саляри и до сих пор ни у кого не получилось
- конкурсы на kaggle опять же конкурировать с командами суперзадротов, а у меня бекграунд пара курсов по TF

Что скажете?

>>1181884
Продать и пропить.

>>1181861
> случайные там данные, ясно?
Пиздец ты тёмный. С москвасранска поди, лол. Я ещё раз скажу, при чистом рандома, т.е. нормальном распределении, наилучшая стратегия это мартингейл. Но, очень легко убедиться что это не так. Достаточно зарегаться на каком-нибудь биномо и слить тестовый счёт. Можно поумнее - посчитать для временных рядов сечение Пуанкаре и т.п вещи, по которым опять же, наглядно увидим, что там не рандом. Это же азы, кем надо быть чтобы не знать очевидного.

>>1181884
> предсказания курсов валют/акций смущает что на уолл-стрит сидит куча профессоров-математиков с гигантскими саляри и до сих пор ни у кого не получилось
Я уже писал, почему ни один диплернинх временные ряды не возьмёт. Можешь сам попробовать, архивы курсов валют есть на TrueFX с миллисекундным разрешением, попробуй на этой ферме и убедись, что нихуя не вышло.

>>1181884
Эх, на такой ферме почти ИИ можно обучать

>>1181894
Нужно быть матанодебилом вроде тебя чтобы полностью игнорировать саму предметную область задачи. Какой же ты тупой, весь тред загадил.

>>1181945
> Нужно быть матанодебилом вроде тебя
А, понятно, ты тот деградант, копротивляющийся против математики и здравого смысла. Так бы сразу и сказал, вопросов больше не имею.

>>1181884
Хуячить порн с селебами на заказ. Гугли deepfakes.

>>1181859
Ну да. Биржи зависят от скрытых факторов, которые ты физически не можешь для модели взять. У меня кореш из дойчебанка, он там какой хуйни только не вертел - в итоге никакого стабильного выигрыша, даже маленького.

>>1181995
>Биржи зависят от скрытых факторов, которые ты физически не можешь для модели взять.
Ты про теханализ не слышал? Так я тебе расскажу. Сколь угодно скрытые факторы, вплоть до секретных указаний аннунаков с Нибиру, либо отражаются на показателях рынка (т.к. приводят к каким-то действиям на рынке), либо не отражаются (и тогда физически не могут влиять на рынок). Не согласен? Тогда расскажи, как можно влиять на рынок, не влияя на его показатели.

>>1181995
>У меня кореш из дойчебанка, он там какой хуйни только не вертел - в итоге никакого стабильного выигрыша, даже маленького.
Я еще раз скажу. Ни в одном существующем методе задача не ставится так, как надо. Потому что мы имеем дело с суперпозицией неизвестной структуры неизвестных же распределений. С простой аппроксимацией тут и делать нечего, нужны методы "развернуть" эту суперпозицию без априорных знаний об ее структуре. Такая задача в машобчике вообще не ставилась никем кроме Ивахненко, но он соснул, т.к. не имел достаточных вычислительных мощностей + не учитывал того, что эта задача с вероятностью 146% некорректнопоставленная + предлагал довольно деревянные методы подбора суперпозиций т.н. "полиномов Ивахненко", хотя сама структура этих его полиномов, как и метод представления через них полного степенного VKG полинома Вольтерры-Колсогорова-Габора, это очевиднейший вин. Я тут описывал, как эти ограничения можно попытаться обойти - вместо таблиц полиномов Ивахненко использовать генетическое программирование с типизированной лямбдой, вместо обычных лоссов использовать комбинированные критерии Ивахненко, а вместо OLS взять SVM.

>>1181999
https://www.vedomosti.ru/technology/news/2018/04/02/755633-kotirovki-intel
>отображаются
И как это предсказать? Получил инсайд от друга из апла - поднял шекелей, не получил и решил закупиться прямо перед падением - соснул хуйцов.

>>1182005
>Получил инсайд от друга из апла - поднял шекелей, не получил и решил закупиться прямо перед падением - соснул хуйцов.
Инсайд чего?

>>1182004
Ты кукарекаешь годами, но сам так ничего и не сделал.

>>1182004
Так а какого хуя ты ничего не делаешь, если у тебя в голове потенциальная идея на миллионы?
>>1182006
Блять, иди ты нахуй. Ты же у нас спец по рынкам или нет? Это настолько детский вопрос, что просто охуеть.
>Ты про теханализ не слышал? Так я тебе расскажу
>подрубил менторский тон
>мозги не подрубил

>>1182010
>Ты же у нас спец по рынкам или нет? Это настолько детский вопрос, что просто охуеть.
Я не просто так спросил, ты не понимаешь, о чем говоришь. Рынок ты не развернешь за 1 секунду так,чтобы те, кто закупился уже через 2 секунды соснул. Такого даже в бинарных опционах не бывает. Задача - определить направление изменения рынка по изменениям основных показателей. Инсайд поможет разве что заработать больше шекелей, но не радикально всех переиграть.
>>1182010
>какого хуя ты ничего не делаешь, если у тебя в голове потенциальная идея на миллионы?
Потому что во-первых, хуй знает как это реализовать, я даже R не настолько знаю, во-вторых, у меня идеи и получше есть.

http://www.dataminingbook.info/pmwiki.php/Main/BookPathUploads?action=downloadman&upname=book-20160121.pdf

Почему нет в шапке? Самое то для абсолютных нубов.

>>1182083
Для абсолютных нубов надо с арифметики начинать.

>>1176320 (OP)
>алгебра, теорвер и матстат, базовый матан calculus многих переменных
С чего начать? Знаю только, что такое производная и как ее считать. Начать с mathprofi, а потом уже углубляться?

Уважаемые ученые, как вы думаете, можно ли поручить подобную работу не человеку, а компьютерному боту?

https://geektimes.com/post/300445/

Что-то вроде программы ELIZA, но способной к самообучению?

>>1182115
Демидович.

>>1182123
Ты хочешь, чтобы он возненавидел математику?

>>1182115
>алгебра
https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/index.htm
>базовый матан
https://www.coursera.org/learn/single-variable-calculus/home/welcome

Матан у вас сейчас тоже в моде хипстерский? Чем Фихтенгольц не угодил?

>>1181895
Напиши еще раз про временные ряды

На работе вместо няшных алгоритмов начали применять нейроночки.
Вроде все просто, импортим с пацанами из кераса и слесарьфлоу, радуемся жизни, но сам алгоритм не нравится мне. Этакий блек-бокс, который хуй знает какие закономерности ищет. Особенно cnn не люблю, люди как сильвер буллет себе их представляют.
Мне кажется нейронки хороший алгоритм наравне с другими(HMM, бустинги, svm), но на всех конкурсах, конфах и статьях нейроночки практически везде рвут "обычные" алгоритмы.
Неужели это и правда так, что старые модели больше не нужны?

>>1182383
Для грязных данных без структуры еще рулит ГБМ, см. тот же кагл где всякие предсказания кликов и прочая бурда. Все остальное - нейроночки.

>>1182394
а правда что нейроночки не могут делать предсказания по временным рядам?

>>1182383
>нейроночки практически везде рвут "обычные" алгоритмы.
Например?

>>1182458
опознование негоров на фоторафии

пасаны, пасаны а чё у этой хуйни есть апи? https://pixabay.com/ru/service/about/api/
мож захуярим че нить типа приложухи которая бут скачивать сет по тегам? тип слонёнок или обезьяна

>>1182536
>кто проходил или недавно проходил
Ну я например, остановился на 9 неделе сейчас.

>>1182543
Ты один проходишь или с кем-то общаешься на эту тему? Я, к сожалению, всю учёбу учил французский, сейчас вот на ходу вникаю в технический ? английский, возникают проблемы с пониманием смысла, хотя до 5 недели без проблем в одиночку дошёл.

>>1182555
Один. Английский понимаю хорошо, т.к. уже второй год как погрузился в чтение англонета и тех. литературы, просмотр фильмов в оригинальной озвучке. Пишу и говорю плохо потому что негде тренироваться.

Аноны, я заканчиваю 3 курс бакалавра и хочу начать готовиться к сдаче диплома
Собственно вопрос, достаточно ли 6-8 месяцев для того чтобы вкатиться в нейрончики и написать по ним дипломную работу
Опыт в программировании есть, но с машинным обучением не сталкивался до этого. Хочется попробовать себя в этом направлении, но есть опасения что я просто не осилю за такой срок что то освоить на приемлемом уровне

В чём разница между полносвязной и свёрточной сетью? Объясните, позязя, ыыы

>>1182612
>В чём разница между полносвязной и свёрточной сетью?
Очевидно же, сверточная - не полносвязная. Т.е. последующий слой связан не со всеми нейронами предыдущего. Перцептрон полносвязный, а в сверточной сети связи по типу зрительной коры кошки.

>>1182616
Не помогай откровенному быдлу.

>>1182616
а вот положим мы натренировали полносвязную сеть и свёрточную сеть. И просим распознать изображение. Время работы свёрточной сети будет меньше времени работы полносвязной? Или одинаково?

>>1182456
Нет.

>>1182596
Смотря что такое приемлемый уровень. Статьи читать не сможешь, не говоря уж о писать. Использовать керас для тренировки простых архитектур можно научиться.

>>1182626
т.е. по твоему диплом по нейронам без начальной базы плохая идея?

Хватит ли сотни фото с номерами машин для обучения находить эти номера? Больше просто ломает размечивать, да и найти проблематично.

>>1182660
Генерируй сам.

>>1182660
могу помочь с размечиванием. За день могу наразмечивать фоток 300 если затея стоящая

>>1182678
Идея распознавать рос и укр номера. Сначала с камеры находт табличку, потом пытается из вырезанного номера распознать символы.

>>1182660
Для дииплернинга хотя бы 10000 нужно.
>>1182652
По-хорошему ты должен отлично разбираться в теме своего диплома, так что с нуля я бы не брался. Нейроночки на уровне современных исследований все равно слишком сложны для уровня бакалавра. Можешь прицелиться на магистрскую работу, как раз два года более-менее достаточный срок для нормального вката.

>>1182682
Вижу у тебя годные скилы. Пиши мне на почту yabitozehotelpopit@gmail.com

>>1182690
Чем занимаешься?

>>1182706
разной компилируемой парашей

>>1182682
Специально обученный человек (обучение не так долго) может распознать вырезанный номер лучше.

>>1182731
russia-way

>>1182531
>опознование негоров на фоторафии
на самом деле это не тривиальная задача, без шуток

>>1182915
Ню-фагу читать нужно. Учиться, учиться и еще раз учиться, как завещал Великий Дедушка Ленин.

>>1182458
Во всей голосовой индустрии. ASR, SV, Spoofing.
Не говоря уж про картинки, там дефакто cnn стандарт.

>>1182915
> Поясните ньюфагу, а что там принципиально нового появилось, кроме пердсертронов и "прочего мусора" ?
Ничего. Функции активации поменяли, полносвязность выпилили, ещё косметические мелочи. Главные недостатки никуда не делись, данные все так же обрабатываются квадратно-гнездовым методом при том, что 90% из них вообще не участвуют в формировании решающих правил классификации итд., т.к не лежат на границах, разделяющих классы (для классификации опять же).

>>1182917
Это не ответ по существу.

>>1182915
Имеются в виду оригинальные сетки, без модификаций. Тут иногда проскакивают нюфани, которые плачут "накрутил миллиард линейных слоёв, ничего не работает, что делать".

>>1183028

> Тут иногда проскакивают нюфани, которые плачут "накрутил миллиард линейных слоёв, ничего не работает, что делать".

Зачем они это делают?

>>1182915
batch norm, ReLU, cross entropy loss вместо квадратичной, конволюции, resnet, рекуррентные сети, автоэнкодеры, attention механизмы, GAN

>>1183193
> Но ведь это все мусор из средины прошлого века.
Это не мусор. Это косметические изменения перцептрона. Которые не меняют уебищной сути обработки данных, при которых обсчитывается все оптом, хотя это не требуется для построения правил классификации итд.

>>1183241
Человекство

А вы можете доказать Бином Ньютона?

>>1183285
Да

>>1183289

Будь добр, объясни тогда основной принцип доказательства простым языком.
Как мы переходим от «есть произведение n скобок (a+b)» к известной сумме комбинаций a и b с различными степенями и коэффициентами?

>>1183291
Да

Датасет:
X - входная строка для машины тьюринга
Y - что мт выдала на выход

Какие нейроночки такому обучатся (построят из своих слоев этот алгоритм) и будут хорошо предсказывать?

>>1183524
В такой формулировке безразлично, машина ли у тебя Тьюринга, программа на С++ или Вася с листочком бумаги и ручкой.
Естественно, все зависит от преобразования. Если у тебя там просто каждый второй символ удаляется из входа, то простейшая RNN сможет сделать. Если у тебя там какое-то шифрование, то никак. И полный спектр возможностей между этими двумя крайностями.

>>1183526
Хотя нет, с удалением символов тоже будет гемор, т.к. длина входа и выхода разная, лол. Нужна будет неограниченная память, что невозможно, либо какая-то нетривиальная схема для вывода.

Если вдуматься, то почти все нетривиальные задачи не будут решаемы, т.к. у МТ бесконечная память, а у нейроночки конечная и обычно маленькая. Тут уместнее с конечными автоматами сравнивать. Если КА может решить задачу, то есть шанс что нейроночка тоже сможет.

>>1183524
> Какие нейроночки такому обучатся (построят из своих слоев этот алгоритм) и будут хорошо предсказывать?
Любые. Важно только чтобы датасет содержал все возможные входы и выходы. Можешь хоть линейную регрессию использовать, входы и выходы же полностью детерминированы и представляют собой правила МТ, даже аппроксимировать ничего не требуется.

>>1183524
>>1183529
Машина Тьюринга не нужна.

>>1176320 (OP)
Аноны, вот у меня есть очень шумные данные и классификатор.
Меряю его ф1 на случайном разбиении - получил, допустим, 0.9.
Меряю его на 2-fold, получаю условные mean = 0.9 (так же) и стандартное отклонение 0.05.
Меряю его на 100-fold и получаю тот же meam = 0.9, но стандартное отклонение 0.1
Есть ли метрика, которая определяет confidence level результатов? Для малошумных данных наверное это не так важно, но у меня все очень сильно зависит от того, как разбить сет на трейнинг и тест сеты.
Это не промышленное применение, а пруф оф концепт в научный журнал, рецензент на мажор ревижоне спрашивает, почему я для кросс валидации выбрал k=10. А мне похуй если честно какое выбирать, кросс-валидация в принципе нужна только для того, чтобы показать, что это у меня не ошибка переобучения, а классификатор в принципе работает.