24 декабря 2023 г. Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна. Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
49
24 июня 2020
Сохранен
85
1 января 2018
Сохранен
127
15 июля 2017
Сохранен
262
ИИ-ебка грядет ТРЕД№2 Предыдущий: https://2ch.hk/b/res/318482344.html В предыдущем треде мы узнали — ИИ-ебка грядет ТРЕД№2 Предыдущий: https://2ch.hk/b/res/318482344.html В предыдущем треде мы узнали что: - ИИ уже ебет все что движется и уйма зазнавшихся "умников" уже в шаге от увольнения - Рабочие "руками" практически не будут затронуты ИИшкой - Те кто взаимодействует напрямую с людьми тоже будут мало затронуты ИИшкой - Горе программистам, переводчикам, дизайнерам, финансистам и юристам - Когда Кабан посмотрит и увидит что с помощью ИИ его компания выполняет рутину за полчаса, когда раньше делала это за 8 часов, просто уволит бОльшую часть персонала нахуй, он благотворительностью не занимается а выжимает прибыль ... Каждый раз упрощение и автоматизация труда била по множеству простых работяг. Но каждый раз люди выкручивались, подстраиваясь под новые реалии. Переучивались под использование новых орудий труда, под новые профессии. Появилось очень много интеллектуальных и творческих профессий. Но самое главное, что всё это происходило так или иначе по одной отрасли. И спрос на товары и услуги рос, это приводило к востребованности новых работников. Население росло, спрос на работников тоже рос. Появление ИИ же ударит как будто по большому множеству сразу. Интеллектуальные и творческие профессии тоже попадают под удар. И происходит это всё очень быстро и стремительно. А новых профессий не появляется (промпт макаки не в счёт, это просто инфоцыгане на хайпе пытаются что-то продать, да и вскоре не надо будет уметь писать промпты, всё получится задать в какой-то форме диалога). И сейчас уже не будет такого роста спроса. Ведь сцуко ИИ и не думает замедлять темпы ебки роста, токенов все больше и больше, ИИ способно решать все более комплексные задачи, те же пограмизды уже нихуя не смеются, когда речь заходит об ИИ, там в ойти сфере тряска капитальная, волосы на голове рвут и понимают что их время неумолимо близится к Концу.
4 апреля 17:41
Сохранен
507
18 февраля 2021
Сохранен
117
7 апреля 2019
Сохранен
26
15 ноября 2017
Сохранен
106
17 июля 2019
Сохранен
652
21 ноября 2017
Сохранен
540
7 июля 2020
Сохранен
62
27 апреля 2019
Сохранен
19
1 декабря 2016
Сохранен
10
2 мая 2017
Сохранен
40
27 апреля 2019
Сохранен
541
17 ноября 2021
Сохранен
40
6 сентября 2019
Сохранен
206
4 мая 2019
Сохранен
117
8 апреля 2017
Сохранен
530
23 января 2023
Сохранен
528
4 мая 2021
Сохранен
29
3 января 2019
Сохранен
85
9 февраля 2019
Сохранен
230
20 февраля 2017
Сохранен
502
Исследования ИИ тред #1 /research/ — Исследования ИИ тред #1Обсуждаем развитие искусственного интеллекта с более технической стороны, чем обычно. Я ничего не понимаю, что делать?Без петросянства: смотри программу стэнфорда CS229, CS231n https://see.stanford.edu/Course/CS229 (классика) и http://cs231n.stanford.edu/ (введение в нейроночки) и изучай, если не понятно - смотри курсы prerequisites и изучай их. Как именно ты изучишь конкретные пункты, типа линейной алгебры - дело твое, есть книги, курсы, видосики, ссылки смотри ниже. Где узнать последние новости?https://www.reddit.com/r/MachineLearning/http://www.datatau.com/https://twitter.com/ylecun На реддите также есть хороший FAQ для вкатывающихся Какая математика используется?В основном линейная алгебра, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus Как работает градиентный спуск?https://cs231n.github.io/optimization-2/ Почему python?Исторически сложилось. Поэтому давай, иди и перечитывай Dive into Python Можно не python?Никого не волнует, где именно ты натренируешь свою гениальную модель. Но при серьезной работе придется изучать то, что выкладывают другие, а это будет, скорее всего, python, если работа последних лет Что почитать для вкатывания?http://www.deeplearningbook.org/Николенко "Глубокое обучение" — на русском, есть примеры, но меньше охват материалаФрансуа Шолле — Глубокое обучение на Pythonhttps://d2l.ai/index.htmlВсе книги и статьи фактически устаревают за год. В чем практиковаться нубу?http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/https://www.hackerrank.com/domains/aihttps://github.com/pytorch/exampleshttps://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#tutorials Где набрать первый самостоятельный опыт? https://www.kaggle.com/ | http://mltrainings.ru/ Стоит отметить, что спортивный deep learning отличается от работы примерно так же, как олимпиадное программирование от настоящего. За полпроцента точности в бизнесе борятся редко, а в случае проблем нанимают больше макак для разметки датасетов. На кагле ты будешь вилкой чистить свой датасет, чтобы на 0,1% обогнать конкурента. Где работать? https://www.indeed.com/q-deep-learning-jobs.html Вкатывальщики могут устроиться программистами и дальше попроситься в ML-отдел Есть ли фриланс в машобе? Есть, https://www.upwork.com/search/jobs/?q=machine+learning Но прожить только фриланся сложно, разве что постоянного клиента найти, а для этого нужно не быть тобой Где посмотреть последние статьи? http://www.arxiv-sanity.com/ https://paperswithcode.com/ https://openreview.net/ Версии для зумеров (Килхер): https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew Количество статей зашкваливающее, поэтому все читают только свою узкую тему и хайповые статьи, упоминаемые в блогах, твиттере, ютубе и телеграме, топы NIPS и прочий хайп. Есть блоги, где кратко пересказывают статьи, даже на русском Где посмотреть must read статьи? https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#papers https://huggingface.co/transformers/index.html То, что обозревает Килхер тоже зачастую must read Где ещё можно поговорить про анализ данных? http://ods.ai/ Нужно ли покупать видеокарту/дорогой пека? Если хочешь просто пощупать нейроночки или сделать курсовую, то можно обойтись облаком. Google Colab дает бесплатно аналог GPU среднего ценового уровня на несколько часов с возможностью продления, при чем этот "средний уровень" постоянно растет. Некоторым достается даже V100. Иначе выгоднее вложиться в GPU https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/ Заодно в майнкрафт на топовых настройках погоняешь Когда уже изобретут AI и он нас всех поработит? На текущем железе — никогда, тред не об этом Кто-нибудь использовал машоб для трейдинга? Огромное количество ордеров как в крипте так и на фонде выставляются ботами: оценщиками-игральщиками, перекупщиками, срезальщиками, арбитражниками. Часть из них оснащена тем или иным ML. Даже на швабре есть пара статей об угадывании цены. Тащем-то пруф оф ворк для фонды показывали ещё 15 лет назад. Так-что бери Tensorflow + Reinforcement Learning и иди делать очередного бота: не забудь про стоп-лоссы и прочий риск-менеджмент, братишка Список дедовских книг для серьёзных людей: Trevor Hastie et al. "The Elements of Statistical Learning" Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory" Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning" Взять можно тут: https://www.libgen.is/ Напоминание ньюфагам: немодифицированные персептроны и прочий мусор середины прошлого века действительно не работают на серьёзных задачах. Disclaimer: Шапка сгенерирована нейросетью и нуждается в чистке.
18 февраля 2024
Сохранен
41
17 августа 2020

Отзывы и предложения