Опять шиз с псевдошапкой. Небось это ЭС-шизик катает.
Заплачь.
Если эс так охуенны, то почему так нахуй не нужны
Кукрософт представил публике Тутель.
Что мы знаем про тутель?
Библиотека для моделей на ТРИЛЛИОНЫ параметров. Еще больше и еще лучше. Оптимизирован для Tesla A100, будем теперь генерировать графоний в clip guided diffusion в разрешении 4K. Это вам не какой-то ссаный акинатор, Тутель с подпинка сделает тысячу таких акинаторов.
Что мы знаем про тутель?
Библиотека для моделей на ТРИЛЛИОНЫ параметров. Еще больше и еще лучше. Оптимизирован для Tesla A100, будем теперь генерировать графоний в clip guided diffusion в разрешении 4K. Это вам не какой-то ссаный акинатор, Тутель с подпинка сделает тысячу таких акинаторов.
Я на стайлгане трехлетней давности делал кастом модель с лучшей выдачей, чем это фуфло на ОП пике.
Реальные возможности МЛ таковы:
https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/qoy4pa/a_set_of_fantasythemed_images_generated_with/
Фэнтези картинки в духе 80х
https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/qo9j3i/16_still_life_paintings_created_with_rudalle/
Натюрморты
https://www.reddit.com/r/bigsleep/comments/qyvph6/a_set_of_digital_paintings_generated_with_pixray/hlie76t/
Просто пикчи из VQGAN/пиксрэй
https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/qmegfy/nsfw_a_girl_with_red_hair_created_with_rudalle/
Голая с красными волосами, говорят что Аска, но хуй разберет кто она
Передайте отцу ЭС долбоеба, чтоб дал сыну ремня
https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/qoy4pa/a_set_of_fantasythemed_images_generated_with/
Фэнтези картинки в духе 80х
https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/qo9j3i/16_still_life_paintings_created_with_rudalle/
Натюрморты
https://www.reddit.com/r/bigsleep/comments/qyvph6/a_set_of_digital_paintings_generated_with_pixray/hlie76t/
Просто пикчи из VQGAN/пиксрэй
https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/qmegfy/nsfw_a_girl_with_red_hair_created_with_rudalle/
Голая с красными волосами, говорят что Аска, но хуй разберет кто она
Передайте отцу ЭС долбоеба, чтоб дал сыну ремня
Заговор. А сделать продукт-конкурент на ЭС запрещает тайное мировое правительство и лобби врачей-трясунов.
>продукт-конкурент на ЭС
Так и представляю, система-эксперт в консольном интерфейсе образца 70-х беседует с пользователем:
- Вам сгенерировать изображение трапа-брюнета или блондина?
- Брюнета.
- Пиксель в позиции 31x87 - R 80, G 62, B 74. (Наверное.) Следующий вопрос, волосы длинные или короткие?
- Короткие
- Пиксель 37x102 - такой-то и такой-то по RGB. Следующий вопрос, волосы очень короткие или не очень короткие? Какой цвет губной помады? Какова длина члена? Вот тут должен быть такой пиксель а вон там такой, но это не точно, поэтому уточняющий вопрос... Щта? Растр с конкретным результатом? Я экспертная система по обработке статистики, совсем дурак штоле? Может ты еще хочешь чтобы я имитировала работу человеческого мозга, лол?
Можете продемонстрировать как сделать обратное распространение?
И все эти вопросы и правила их обработки написаны инженером базы знаний после извлечения знаний из ЭКСПЕРТА.
Ты чё пёс, не веруешь в величие Экспертных Систем?
> А ты такой эй, медики-педики, я вам тут замену сделол
И достает попыт.
Градиент считай.
По сравнению с прошлым годом - прорыв.
Покажи прорыв экспертных систем
Повторяю вопросы потому что тред ушел в бамплимит, а внятных ответов я так и не получил.
Я - художник обыкновенный, хочу в эти ваши нейросети вкатиться чтобы с одной картинки генерировать много разных вариантов в разных стилях и палитрах. Заебали реплики заказчиков в духе: "а теперь попробуем тоже белый, но только цвета слоновой кости", хочу им сгенерировать всякого говна и пусть выбирают.
Остались следующие вопросы:
1) Смогу ли я натренировать готовую сеть, если я не кодер? Допустим, сам вручную отберу несколько тысяч картинок из интернетов. Мне обязательно уметь кодить чтобы скормить сети это?
2) Можно ли вообще использовать видеокарты (вроде RTX3050 с 4Gb VRAM) среднего ценового диапазона? А не RTX3080 которая стоит как подержанный автомобиль. Скажем, пожертвовать временем генерации и разрешением пикчи. Я знаю что для нейросетей рекомендуется больше 10 Gb видеопамяти, но такие видюхи дешевыми не бывают. Или это того не стоит и надо работаться с сетью в облаке?
Я - художник обыкновенный, хочу в эти ваши нейросети вкатиться чтобы с одной картинки генерировать много разных вариантов в разных стилях и палитрах. Заебали реплики заказчиков в духе: "а теперь попробуем тоже белый, но только цвета слоновой кости", хочу им сгенерировать всякого говна и пусть выбирают.
Остались следующие вопросы:
1) Смогу ли я натренировать готовую сеть, если я не кодер? Допустим, сам вручную отберу несколько тысяч картинок из интернетов. Мне обязательно уметь кодить чтобы скормить сети это?
2) Можно ли вообще использовать видеокарты (вроде RTX3050 с 4Gb VRAM) среднего ценового диапазона? А не RTX3080 которая стоит как подержанный автомобиль. Скажем, пожертвовать временем генерации и разрешением пикчи. Я знаю что для нейросетей рекомендуется больше 10 Gb видеопамяти, но такие видюхи дешевыми не бывают. Или это того не стоит и надо работаться с сетью в облаке?
Пчел, уметь кодить не обязательно. Глянь любое видео, в котором обучают нейронку, там кодинг уровня "подключаем либу, чистим датасет, обучаем модель, рисуем картинки". Ну то есть даже циклы тебе нахуй не нужны будут скорее всего. Выбрать архитектуру сети будет посложнее, но за полчаса гугления ответ ты найдешь. Ещё за минут двадцать ты найдешь нужный тебе гитхаб с уже готовым проектом и тебе останется поменять пару параметров в функциях.
Спасибо, суть понял. Меня только смущает что даже у опытных нейроучителей часто получаются очень всратые результаты. А мне уж куда до них, так что есть неиллюзорный шанс потратить несколько месяцев своей жизни на бесполезное говно.
Чисто теоретически, можно ли повысить эффективность нейросети снизив ее универсальность? Скажем, натренировать сеть только на картинках трусов и ничего больше.
И?
Почему месяцев? Это все легко разбирается за неделю совсем с нуля. Ну просто представь, что учишься в блендере с командной строкой работать; и то будет проще.
Как ты пишешь, скорее всего не выйдет тупо по постановке задачи. Ты же заказчикам не одни только трусы рисуешь, а сразу двадцать пять видов одежды в разных комбинациях. Поэтому тебе придется под каждый тип заказа собирать свой датасет. Тут реально могут уйти месяцы.
>Это все легко разбирается за неделю совсем с нуля.
За неделю только научусь работать с сетью, но она будет выдавать непотребное говно с которым невозможно работать.
>Как ты пишешь, скорее всего не выйдет тупо по постановке задачи. Ты же заказчикам не одни только трусы рисуешь, а сразу двадцать пять видов одежды в разных комбинациях. Поэтому тебе придется под каждый тип заказа собирать свой датасет.
Беру и грубо рисую трусы, юбки, майки и т.п. на отдельных слоях, считай что отдельные пикчи.
Потом, под каждый тип одежды у меня есть специально обученная сетка.
Скармливаю трусиковой сетке свой набросок трусов и в ответ получаю множество трусиков той же формы и с того же ракурса, но уже с подробностями. Одни в горошек, другие полосатые, третьи вообще прозрачные. Ну знаешь, как в Artbreeder, одна пикча производит сотни других похожих на нее.
Далее скармливаю маечной сетке набросок майки и так далее. Все предметы одежды генерируются отдельно. Потом я просто беру, объединяю слои и чищу говно вручную.
Или все это влажные фантазии и так нейросеть реботать не будет?
ответ коротко: самое главное это дата-сет, это 10-20-50к картинок. у тебя их нет
------------------
Что рисуешь на заказ? Не дизайны ведь сайтов? Иллюстрации? Аниме? NSFW рисуешь, изврат? Кидай страницу с твоими ценами и правилами на коммишены
Аноны, есть ли смысл вкатываться в эту гавну? Хочу заебошить что-то типа ии, который будет разведывать территорию в играх. Допустим, спавним кемп гоблинов, они исследуют ближайшую территорию, если находят шахту, то ходят туда добывать руду и т.д.
В общем и целом похоже на симуляцию муравьев, но немного другое. Или для такой цели смысла нет?
В общем и целом похоже на симуляцию муравьев, но немного другое. Или для такой цели смысла нет?
Нужно 10к пикч, можешь загрузить с grabber и чистить с Yolo
Затем подрубить файнтюн ruDall-E, но потребуется A100 по подписке про+ в колабе. Меньше 20 гб видеопамяти = фейл
Кукрософт анонсировал Nuwa, генерация пикч и коротких видео по текстовому описанию
> коротких видео по текстовому описанию
Это уже интереснее, чем картинки. Такими темпами через несколько лет можно будет как минимум, короткометражки и клипы пилить по текстовому описанию.
Добро пожаловать в Reinforcment learning
https://play.google.com/store/books/details/blah?id=zyX6DwAAQBAJ
Привет анон, я тоже решил вкатиться в Q обучение (по сути к нему все RL и сводится) хоть я и полный нуб в нейронках и только начал разбираться, могу посоветовать Matlab последних версий с simulink и deep learning toolbox/reinforcement toolbox на борту. Очень много всяких примеров обучающих + есть все последние агенты вроде PPO или SAC, ну и можно сразу обзавестись прикладным применением. Если хочешь, могу оставить телегу чтоб вместе увлекаться
> Matlab последних версий с simulink и deep learning toolbox/reinforcement toolbox на борту.
Сразу нахуй. Родина дала openai gym / universe итд, нет, хотим хуета всякую... Ну полно же софта для рл и на пистоне, и на R, зачем матлаб-то?!
Щас курс пройду какой-нибудь по базе, там уже решу, если что позже в треде напишу
До этого нужно изучить Machine Learning в целом, правильно? Если не трудно напишите базово, что изучить.
Я сам найду
Да я вовсе не против openai да и понятно что машоб это про пайтон. Но я просто учусь на инженера электронщика так сказать, и если говорить про прикладные применения именно к железу (всякие регуляторы тока, уровня напряжения/воды) то у матлаба нет альтернатив. Так как в нем можно наверное любую электрическую и не только схему с высокой точностью симулировать. Ну и мне например интересно чтоб то, что я делаю могло заработать ирл. Ну и по описанию у анона мне показалось что ему интересно и ирл направление. Хотя конечно если использовать RL для игр или работы с данными, то тут пайтон без вариантов
И в чем же это?
Судя по тому что я увидел из гугла это ни разу даже не альтернатива матлабу. Это просто еще один сапр для электрических схем вроде протеуса. Может быть протеусу он и конкурент, но применение матлаба выходит за рамки просто моделирования электрических схем. По сути их даже сравнивать некорректно
Ну я написал электрические и не только
> До этого нужно изучить Machine Learning в целом, правильно?
Нууууууу. Если коротко, то не нужно
На это ответь, кста
> На это ответь, кста
Извиняюсь, анонов перепутал, lil
бля, это форс что ли?
шиза говоришь? вижу
Китайцы подкинули матана в новом пейпере!!
З.Ы. Мультиперцепторный клип дифьюжн это рили прорывная технология, по сути это ИИ-художник прямиком из научной фантастики, только жрет оч много видеопамяти
З.Ы. Мультиперцепторный клип дифьюжн это рили прорывная технология, по сути это ИИ-художник прямиком из научной фантастики, только жрет оч много видеопамяти
>так нейросеть реботать не будет?
Будет, но смысла нет.
Я делаю проще и эффективней. Генерирую охуительный, но кривоватый 512x512 рисунок в text to image, clip guided diffusion колаб ноутбуке. И чищу вилкой в редакторе.
Подскажите плз.
Задача sentiment analysis. Случай entity based, но в каждом тексте есть лишь одна и та же entity (хотя может встречаться несколько раз).
Например: "Владимир_Путин(сущность) не пыня. Владимир_Путин(сущность) наш президент". Тагрет положительный.
Как думаете, как лучше так лучше такое решать? Первое предположение запилить простой классификатор, а для сущностей (они помечены) завести спецтокен. Но может есть предположения получше...
Задача sentiment analysis. Случай entity based, но в каждом тексте есть лишь одна и та же entity (хотя может встречаться несколько раз).
Например: "Владимир_Путин(сущность) не пыня. Владимир_Путин(сущность) наш президент". Тагрет положительный.
Как думаете, как лучше так лучше такое решать? Первое предположение запилить простой классификатор, а для сущностей (они помечены) завести спецтокен. Но может есть предположения получше...
Стоит перекатываться в нормальный ML из дата аналитики? Дрочу свою ебалу за 210к
Сучары не хотят меня релоцировать
Сучары не хотят меня релоцировать
Стоит вкатываться в дата аналитику?
Ломающие новости мира машоба. Золотая орда опубликовала модель для генерации эмодзи, а кагглобомжи накинули мне для экспериментов еще 40 часов GPU через второй акк, зареганный через прокси. Надо будет - запилю и третий.
короче ясно
машоб придумали амд и нвидия
чтобы продавать видеокарты
обсирание эс часть маркетинга
машоб придумали амд и нвидия
чтобы продавать видеокарты
обсирание эс часть маркетинга
Наткнулся на совершенно замечательную хуйню:
Sbermarket competition
Predict user’s next purchases
Предлагаем вам решить амбициозную задачу по моделированию предпочтений наших покупателей и предсказанию состава следующих тележек
Призовой фонд: 1 000 000 ₽(первое место)
Ахуенно правда? За лям рублей получить по сути готовый продукт. Вот что такое ваши хахатоны - кабаныч хочет решить свои задачи(и получить поток кэша) за копейки а лучше бесплатно, а анальники и не против.
Sbermarket competition
Predict user’s next purchases
Предлагаем вам решить амбициозную задачу по моделированию предпочтений наших покупателей и предсказанию состава следующих тележек
Призовой фонд: 1 000 000 ₽(первое место)
Ахуенно правда? За лям рублей получить по сути готовый продукт. Вот что такое ваши хахатоны - кабаныч хочет решить свои задачи(и получить поток кэша) за копейки а лучше бесплатно, а анальники и не против.
Господа аноны, подскажите что может быть не так.
Есть короткий локализированный код с tf.nn.max_pool. Если я передаю туда инты, всё окей, подсчёт верный. Если я передаю туда плавающие, то на строке "pooled = tf.nn.max_pool" получаю ошибку Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
0xC0000409 на винде это Stack buffer overrun
Windows 10 + Cuda 11.5
Tensorflow 2.7.0
dtype=tf.float64 — я убирал, ставил tf.float32, ставил tf.float64 — только эмоций, всё равно падает.
tf.reshape & tf.nn.max_pool не принимают тип нового массива, то есть они создают массив из тех же примитивов, что и входящий
Есть короткий локализированный код с tf.nn.max_pool. Если я передаю туда инты, всё окей, подсчёт верный. Если я передаю туда плавающие, то на строке "pooled = tf.nn.max_pool" получаю ошибку Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)
0xC0000409 на винде это Stack buffer overrun
Windows 10 + Cuda 11.5
Tensorflow 2.7.0
dtype=tf.float64 — я убирал, ставил tf.float32, ставил tf.float64 — только эмоций, всё равно падает.
tf.reshape & tf.nn.max_pool не принимают тип нового массива, то есть они создают массив из тех же примитивов, что и входящий
Проблема локализована сильнее. Дело в GPU.
with tf.device('/CPU') — проблемы нет. Буду теперь пытаться понять в чём дело
> не понятно почему такие требования к специфическим вычислениям, по идее нейронки должны выдавать приемлемый результат на говне и палках.
То есть, ты прямо заявляешь, что даже не знаешь, что и зачем считают нейросети, а код ты посмотреть не можешь, потому что безграмотный куриный муж. Но при этом что-то там кукарекаешь. Зачем? Кому может быть интересно "мнение" клоуна, даже примерно не понимающего предмет обсуждения?
> обсирание эс часть маркетинга
Возьми да сделай что-то на ЭС. Докажи, что это не говно.
Не можешь))
по правилам компетишна
всё, ты продал свой код за лям
Кстати да. Всегда хуел с этих "хакатонов", одно только название вызывало бугурт. Участников априори держат за тупых скотов, предоставляя им "уникальную возможность" в стрессовом режиме забесплатно сделать какую-то хуйню. Сука, и все это подаётся так, будто вам, холопам, барин милость оказал "показать себя", а вы ещё и бубните.
>банки кредиты выдают на основании заключения ЭС
Одна история восхитительнее другой
> Тебе банки кредиты выдают на основании заключения ЭС
Ты долбоёб царя небесного. Скорринг работает не через твой говнофорс
Кхм. обновил драйвера, ребутнул, тоже самое. какого же хера
А решение было в том, чтобы докинуть все файлы bin из cudnn-windows-x86_64 в папку bin установленной куды...
4 ёбаных часа
Блядь
Локализовал, когда понял, что обсчитываются только те тензоры, которые считаются на CPU, а любой тензор на GPU заваливается
ты же в любом случае орать что говно будешь
ведь ты сектант свидетелей машоба
> всё, ты продал свой код за лям
Может быть, всё даже ещё проще. Например, лям получит свой же человечек, а рабочий код уйдет в зрительный зал нахаляву, так как его автор не выиграет челлендж.
> ты же в любом случае орать что говно будешь
И тебе настолько важно именно моё мнение, что ты из-за него будешь страдать и не станешь миллиардером? Покажи класс, ты же кукарекаешь, что ЭС может чуть ли не всё. Так в чем проблема сделать хоть что-то?
Поставь себе убунту на виндовс и там программируй
за чем
что бы что
Чтобы доказать нужность и полезность ЭС хоть для чего-то
кому
Ты про WSL? Я вообще не разбирался как прокидывать видео-карту ни внутрь вирт-машин ни внутрь WSL. Да и зачем, если под шиндусом работает
Так и запишем - ЭС бесполезное нахуй не нужное говно. Решение окончательное и обжалованию не подлежит
>пук
Че несёшь, пидараха?
Хакатон это когда шутливые собрались на пиццу с пивком чисто по фанчику наговнякать прототип свистоперделки. Это добровольное социализирующее мероприятия: себя показать, других посмотреть и немного поугорать с братишками. Только аутист там будет чето серьезно пердеть-потеть, такие скорее останутся дома втыкать и потом перетирать на оранжевом форуме как их злые кабанчики угнетают посредством хакатонов, ору нахуй.
> чисто по фанчику
> Предлагаем вам решить амбициозную задачу по моделированию предпочтений наших покупателей и предсказанию состава следующих тележек
Ахуенный фанчик, 11/10 на кончиках пальцев просто, всю жизнь мечтал
Да, это максимально возможный выхлоп экспертной системы
>Даже журнал такро выпускается
Ясно, опять грантоеды высасывают из жопы нахуй никому не сдавшуюся хуйню
У machine learning есть реальные applications
а у экспертной шизы - только журнальчик
Как сгенерить случайную последовательность с заданной функцией автокорреляции?
В книге Ширяева "Вероятность" есть целая глава про свойства акф, может, там стоит посмотреть.
Кроме того, можно попытаться применить разложение Карунена-Лоэва, но это неточно.
Опиши чуть подробнее - у тебя процесс стационарный? Может, гауссовский?
Откуда такая задача у тебя возникла?
Книжку посмотрю. Разложение пока больно сложно для меня, судя по описанию. Задача в том, чтобы проверить вывод одного алгоритма, который аналитически посчитан для заданной функции автокорреляции, на реальной последовательности. Процесс стационарный для простоты.
Не самую простую задачу ты собираешься решить. Ищи научные статьи короче.
https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoe-modelirovanie-statsionarnyh-sluchaynyh-protsessov-s-zadannoy-korrelyatsionnoy-funktsiey-na-osnove-nepreryvnyh-drobey
А что, нет что ли? Ты дурак?))
https://pastebin.com/PacjnGdy
Вроде что-то получилось, но почему-то работает только для автокорреляции, которая вычисляется из сигнала. Если пытаюсь свою подсунуть, то ничего не работает.
У меня появилась идея. Раздолбать себе очко, на ягодицах нарисовать глаза, сфоткать и наложить на это "Зайка моя" киркорова - петь своим распахнутым аналом.
application
Эсошиза как всегда.
... сказало распахнутое очко мл-шиза в смищной вебмке - актуальном применении мл.
>У machine learning есть реальные applications
Внимание!! А дальше идет перечисление applications, на которые указал этот болезный:
>картинки с каким-то бредом (ну это просто фэнтэзи картинки, понимать надо)
>обычнейшие всратые натюрморты (не всратые, а абстрактные, понимать надо)
>всратая пикча с красноволосой изуродованной, без рук, с какой-то хуйней из юбки, маняме девочкой (пиздец)
Да-а, вижу. Реальные applications, так сказать. Нейродебилы, вы реально ебанутые дегроды? А потом вы удивляетесь, почему люди с вас смеются, и даже к говну из 70-х серьезнее относятся?
Чо ты гонишь, хуила, это почти готовые шедевры, их только надо чуть дорабатывать как тут
https://www.reddit.com/gallery/r3pe7q
А вот тут и так норм: https://www.reddit.com/r/bigsleep/comments/r3pxov/portrait_of_japanese_idol_girl_artstationhq/
Запощу сюда. Причем, это устаревшая технология - теперь актуально генерировать видосы.
И чо это за говнина?
Такая говнина которую ты никогда в жизни не сможешь воспроизвести, шиз. Иди собирай базу ссаную.
Нахуя мне воспроизводить говно говна, шиз? Что сказать то хотел?
>Реальные applications, так сказать.
Именно, а у экспертной шизы только грантососный журнал
Синусоиду туда засунь.
С синусом тоже что-то более-менее похожее на правду. С белым шумом тоже. А вот с идеальным белым шумом (когда подставляю нужную функцию корреляции, а не создаю из сигнала) уже нет.
Файнтюн ruDALL-E на эмодзи! Реальные возможности МЛ, реальные задачи и их решение.
Эмодзи, сгенерированные мной с помощью модели машинного обучения "Эмодзич"
1) Девочка в купальнике эмодзи
2) Девочка в купальнике вид сбоку, эмодзи
3) Женщина голая эмодзи
4) Голые жопы женщин эмодзи
Такое-то расовое разнообразие (diversity). Ещё любопытно, что по запросу "девочка" rudall-e генерирует именно детей. Там нет даже цензуры как в CogView и CLIP, поэтому, если написать "голая девочка" - в результатах будет сами знаете что.
Эмодзи, сгенерированные мной с помощью модели машинного обучения "Эмодзич"
1) Девочка в купальнике эмодзи
2) Девочка в купальнике вид сбоку, эмодзи
3) Женщина голая эмодзи
4) Голые жопы женщин эмодзи
Такое-то расовое разнообразие (diversity). Ещё любопытно, что по запросу "девочка" rudall-e генерирует именно детей. Там нет даже цензуры как в CogView и CLIP, поэтому, если написать "голая девочка" - в результатах будет сами знаете что.
Блядь, да это же эмодзи голых жоп. Ну теперь я точно за МЛ, а не за ЭС.
>Такое-то расовое разнообразие
Черные жопы, белые, желтые и коричневые. Прогрессивненько. Надо еще нагенерировать разных емодзи для раскрытия темы трапов (трансов)
А если считать акф по процессу с теоретически известной акф, которая тебе нужна, и использовать дальше?
Вообще-то у меня задача как раз сгенерить этот процесс с известной акф.
Кто вы такие? У меня не получилось в ванной кончить. А ещё мне в ютубе полная хуйня попадается
Ты теорему Винера-Хинчина там используешь же?
Да. Возможно на какие-то ограничения я забил и не заметил.
Погоди-ка. Там же вроде для того, чтобы от акф перейти к процессу, нужно из полученного спектра получить Фурье образ, нет?
Аноны на вашу критику
https://youtu.be/hZQgOcyQNow
https://youtu.be/hZQgOcyQNow
Математика не нужна. Все остальное более-менее.
Да, но я наебался с преобразованиями. У меня в итоге два раза обратное применяется и я естественно получаю то же самое, что было на входе+шум. Вот тут нашел, то что мне надо, но еще не разобрался https://dsp.stackexchange.com/questions/7698/working-backwards-from-psd-to-possible-signal
План обучения data science: пизда, две сиси.
А хуеносец пойдёт крутить деревья маркером на доске и решать медиум литкода на листочке. Но только если красный диплом МФТИ (иначе сразу нахуй на первичном скрининге, работать в нашем датасаенсе большая честь).
И тут тоже пусси пасс, где хуемразь не возьмут на работу?
Ясен хуй, причем жестче чем в кодинге.
Потому что в дота сосаенсе все гораздо сильнее завязано на презентацию результатов и взаимодействие с кабанчиками, которые любят писечек - что сближает сферу с бизнес аналитикой и вообще аналитикой, где давно и прочно бабье царство.
А если я мужик с вагиной, то для меня будет пусси пасс?
В дата саенсе работают письки? Писька - свободный пусси пасс. Сиськи! Сисяндры, дата саенс + на твитче + онлифанс. инстаграм
Тряси жопой, получишь должность!
Тикток сиськи. Машоб и датасаенс, писька... пусси пасс
Повторяй за мной: "у меня силиконовые сиськи!".
Повторяй за мной: "у меня силиконовые сиськи!".
А как проверяют? Я скажу что есть матка, а ее нетуть
Так оно и работает пока куколды пишут код.
Понятно что делает писька и куколд, а что делает негр? (Если есть писька и куколд, должен быть и негр)
>Голые жопы женщин эмодзи
Голые женщины трясут жопами на бонгакамс, чатурбат и получают должность, пусси пасс в дата саенс. Письки и голые жопы.
Какая умная нейросеть.
Вкатываемся в экспертные системы, мужики
По ссылке совершенно справедливо пишут, что для заданной спектральной плотности можно подобрать сколько угодно много сигналов. Я так понимаю, ты генеришь рандомные фазы, получая каждый раз процесс с другими характеристиками.
А чё, пусси пас это не мем разве?
Как оно работает, если нахуй никому не нужно
Какие характеристики ты имеешь в виду? Корреляционная функция меняться не должна, а форма сигнала мне не важна.
А, все, раз тебе любой сигнал с заданной акф подходит, то забей.
Решаю задачу аппроксимации некоторого сигнала сетью радиальных базисных функций.
Основным условием является ограничение на количество нод (минимум в 10 раз меньше длины сигнала). Для гауссиана выходит пик 1 и пик 2. Проблема в том, что высокие частоты очевидно теряются (пик 3). Каким образом можно данную проблему решить, кроме как увеличить число нод?
Пробовал вместо гауссиана пару вейвлетов, но они вообще не сходятся. Еще возникала мысль минимизировать не квадрат ошибки, но что не знаю.
Основным условием является ограничение на количество нод (минимум в 10 раз меньше длины сигнала). Для гауссиана выходит пик 1 и пик 2. Проблема в том, что высокие частоты очевидно теряются (пик 3). Каким образом можно данную проблему решить, кроме как увеличить число нод?
Пробовал вместо гауссиана пару вейвлетов, но они вообще не сходятся. Еще возникала мысль минимизировать не квадрат ошибки, но что не знаю.
Они вроде и на втором пике не очень хорошо аппроксимируется.
Вейвлет Габора не подойдёт? Я хз будет ли это радиально-базисной функцией.
- REAL APPLICATIONS
Покажи real applications экспертных систем
> Вейвлет Габора
Погуглил. Одни источники говорят, что это mhat, другие что это вейвлет Морле. Я пробовал оба. Вот что для Морле выдал + график ошибки
> Покажи real applications экспертных систем
Акинатор.
>ррряяяяя ваши нейронки только для онлайн игрушек годятся!!!!
>а на что годятся эс?
>ну вот на онлайн игрушку!
Ебучий пиздец на пиках.
Вейвлет Габора, по идее, синусоида помноженная на гауссоиду.
ты уже вроде приходил сюда с полгода назад.
Че, никак?
Может практический смысл опишешь этой ебалы?
Есть много задач которые решать нинужно. Вот прям в такой формулировке - нинужно.
извини спутал тебя с этим
В любом случае, все эти "мотематические" постановочки задачек вызывают омерзение. Просто сокрытие полезной информации в целях непонятно кого.
Мы вам тут ЧГК что-ли?
Глупый вопрос, но всё же: возможно ли по ML перекатиться в Америку, не имея маги и желания её получать?
Вопрос возникает потому что есть ощущение, что если по NLP и CV всякие инженеры нужны, то по куче других областей (вроде RL того же, ГАН'ов) вакухи есть строго в академии.
Вопрос возникает потому что есть ощущение, что если по NLP и CV всякие инженеры нужны, то по куче других областей (вроде RL того же, ГАН'ов) вакухи есть строго в академии.
пиндостан закрыт, там червие. тебя последние полтора года в подвале что ли держали и только сейчас выпустили?
пару лет назад гуглил вакансии в ml, где-то раз в десять больше чем в рашке, берут всех если тым маломальски знаешь питон и немнога машоба, например можешь обучить сеть на object detection или segmentation. Но зарплата сильно разница от новичка до синьора + там если вкатываться в кокойнить стартап, то сначала придется работать за копейки
Ну я думаю со временем начнут пускать ZOG солдат файзером шитых (а мб и спутником даже). Ну и на крайняк у меня есть вариант с кем там фиктивный брак оформить.
Пару лет назад да, но сейчас вроде как требования меняются, нет?
В тех стартапах бакалавра достаточно?
Мне вот например тот же RL интересен, но в магу идти не хочу вообще никак. Могу ли я прибиться куда-нибудь где смогу спокойно статейки утюжить, реализовывать, оптимизировать по этой области? Или без академии тут никуда?
Поддвачну вопрос
Тоже интересуюсь RL и хочу свалить, но собираюсь идти в магу. Но поступать в дс1, дс2 как-то не хочется. Рассматриваю варианты челябинск, Казань. Скорее всего там не будет каких нибудь крутых иностранных аккредитаций и с точки зрения иностранных работодателей вузы поди ноунейм. Сталкивался кто нибудь, насколько там уровень образования и корочки диплома проверяют?
Есть только один коммерческий сектор востребующий RL -- само-водительные машины. Вакансий довольно много, но ждите что вас посадят на галеры вместо интересного ресерча.
Всем сап, уважаемые машоберы
Мне нужно написать нейронку, которая могла бы распознавать по видео, отжимается на ней человек или нет. Не спрашивайте зачем, это просто такой прикол, скажите, насколько это сложно реализовать?
Мне нужно написать нейронку, которая могла бы распознавать по видео, отжимается на ней человек или нет. Не спрашивайте зачем, это просто такой прикол, скажите, насколько это сложно реализовать?
А можно пойти в универ устроиться в лабу в Амурике если покажу, например, интересные работы, диплом бакалавра, но при этом не устраиваться в магу/пхд? И делать там рисёрчи.
ну, это определенно не сложно, если знаешь как
тебе нужно очень много видео с отжиманиями. причем, если это фото, то в позиции "вверх" "вниз"
>то по куче других областей (вроде ГАН'ов) вакухи есть строго в академии
Ты как-то отстал от жизни и рынка CV.
В забугорный RL без phd лучше всего вкатываться через инженера, а уже устроившись потихоньку дрейфовать в сторону ресерча. И всегда есть стандартный вариант с победой в соревновании.
В рф можешь пробиться в джетбрейнс, но хз, где они его применяют. Ещё рл курильщика есть в яндексе (всякие rl + nlp, а также рекомендации) и вроде как колесников что-то пытается делать.
Сложно собрать данные и сложно сделать это всё в риалтайме с подсчетом отжиманий, остальное должно быть не очень сложно.
Потыкай в mediapipe.
>уже устроившись потихоньку дрейфовать в сторону ресерча
А как по-твоему этот процесс может выглядеть? Устроюсь я в RL, как понимаю, на джуна инженера по самоуправляемым машинам. А куда дальше копать?
>(всякие rl + nlp, а также рекомендации)
Вот это мне интересно, но какие перспективы перекота в штаты с этим опытом?
>Ты как-то отстал от рынка CV.
А что ты имеешь в виду под этим?
ну то есть план у меня примерно такой
выкачать с ютуба где то часов 100 видео с отжиманиями, а потом на них тренировать сеть, или сотни часов будет мало?
не, про риал тайм там конечно и речи не идет, нужно просто взять видео загнать его в сеть и чтобы она через какое то время выдавала, отжимается он там или хуи пинает
за медиапайп спасибо!
Очень сомневаюсь. Если у тебя какой-нибудь нереально крутой ML портфолио, который сложнее сделать чем ПхД получить , то наверное да.
А вдруг ты мою идею украдешь?
> ты уже вроде приходил сюда с полгода назад.
не я был.
Практический смысл в попытке строгого описания ЭЭГ-сигнала для определенного действия и аугментации сэмплов этих действий, для дальнейшей классификации, так как у нас ужасно мало их. По второму пункту есть немало статей с использованием ганов, но куда лезть в ганы с 20 сэмплами максимум. Я бы попробовал записать хотя бы сотню сэмплов, но от моей головы вечно электроды отклеиваются.
>https://dsp.stackexchange.com/questions/7698/working-backwards-from-psd-to-possible-signal
Я вот вообще не понял, как там получилось то что получилось.
>Устроюсь я в RL, как понимаю, на джуна инженера по самоуправляемым машинам.
Сначала клепаешь готовые алгоритмы, пайплайны, распределенное обучение. Со временем просишься в ресерч. Условно идешь на research engineer в опенаи, потом внутри компании перевестись на research scientist будет проще. Слышал про то, что кто-то так укатился на ресерч в дипмайнд, но наверное тут всё слишком сильно зависит от конкретной конторы.
>но какие перспективы перекота в штаты с этим опытом
Хз, но подозреваю, что найти нужную позицию в россии и что-то полезное сделать будет сложнее, чем потом после этой позиции перекатиться в штаты.
>А что ты имеешь в виду под этим?
Каждая десятая вакансия по CV связана с ганами.
В таком формате звучит очень просто.
> Практический смысл в попытке строгого описания ЭЭГ-сигнала для определенного действия и аугментации сэмплов этих действий, для дальнейшей классификации
А ты точно знаешь, что это вообще имеет какой-то физический смысл? Я просто немного сталкивался с обработкой сигналов электрокожной активности и HRV (heart rate variability), так там специальные алгоритмы обработки сырого сигнала и затем анализ специфических фич, имеющих теоретическое обоснование, сырой сигнал не классифицируется, видимо с этого никакой пользы нет.
DAILY PORTION OF REAL APPLICATIONS
Покажи хоть один прорыв ЭС с 70х годов. Только не надо про приказ Израиля и прочую криптоконспирологию, что врачи палачи и рептилоиды что-то там запретили.
Там уже разработали NUWA для text-to-video, только не выкладывают пока.
как петушня из ultralytics смогли так yolov5 уменьшить, хуле у меня монстро-модель в 235мб получается? ☹️
уебки
уебки
Какая дискретизация? Сколько секунд длится один сэмпл?
Как-то сомнительно выглядит идея аппроксимировать ээг-сигнал с частотными компонентами от 4 до 40-50 Гц таким малым числом базисных функций.
Я че подумал: на оп-пике типичная нейронная перемога, а ведь чтобы ее получить в-говне-моченые месяц жгли пачку мощнейних видеокарт, да деньги прыгучего кабанчика. Рили, миллионы и миллионы баксов это стоило. И это только чтобы зафитить финальную модель, сколько было сожжено на всякие неудачные эксперименты и просто ошибки? Какие-то баснословные деньжища нужны чтобы заниматься нейронками, и на практике мы видим что даже у сбера таких нет (иначе бы они уже что-нибудь выдали).
А теперь к делу.
Представили ебало дата газонюха у которого мммаксимум 3080? Я представил: оно как у тех челиков в Африке. Ну, которые ковыряются в поисках непереваренных кукурузин. Только этот еще дико орет Я МАТЕМАТИК!!!!
> ЭС петух не знает про колаб и всякие TPU research cloud
Маня, в 21 веке есть такая технология, как облачные вычисления. И если кому-то зачем-то понадобится зафайнтюнить что-то, будь это хоть 60+ гиговая gpt-j-6B, это вообще не проблема.
>в 21 веке есть такая технология, как облачные вычисления.
Где же тогда твоя GPT, чел?
>зафайнтюнить
У тебя опечатка в слове "найти".
>что-то
У тебя опечатка в слове "кукурузину".
>идешь на research engineer в опенаи
>кто-то так укатился на ресерч в дипмайнд
А кому он там нужен без образования?
>без образования
что за образование нужно, чтобы туда вкатится?
Если ты про маняматику, то она нахуй не нужна
>Если ты про маняматику, то она нахуй не нужна
Уровень технологий это показывает.
Зачем рядовому инженеру что-то выше бакалавра? Нужно писать работающий код и знать фреймворки.
Ну вы же тут про какой-то "ресерч" говорите.
Типа пришёл такой после мухосранского бакалавриата и устроился в опенаи мл инженегром, лол, а потом ещё в ресерч отдел перевёлся.
Я даже не знаю, это в опенаи такой уровень ресерча, или на двачах уже совсем шизики одни остались.
симулятор лсд
Красивое. Где взял?
Если я могу обучить yolov5, перекинуть модель в onnx, разобрать хаб ultralytics, вытащив оттуда функции по вытаскиванию bboxe'в отвязав от хаба ultralytics, потом квантануть модель до 10м, чтобы она запустилась даже на пароварке, потом собрать в готовую функцию, я поднялся чуть выше дна или еще нет?
deepdream вроде.
>The DeepDream software, originated in a deep convolutional network codenamed "Inception" after the film of the same name,[1][2][3] was developed for the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) in 2014
Сап аноны подскажите, пожалуйста как заменить строчные элементы в колонке на числа при этом не проебав то какая цифра к какому полю относится? типа если в колонке
Yes
No
заменить на 1 0 и т.п.
Yes
No
заменить на 1 0 и т.п.
если pandas то
df['оп_хуй'].map({'Yes':1,'No':0})
Но у меня 30 таких колонок и где-то по 100 строк разных, не вручную же это прописывать?
250 Гц, сэмпл от 0.5с до 1с.
Сегодня говорил с научруком, пришли к выводу, что изначальная постановка задачи невыполнима по крайней мере с имеющимися данными. Пока вернемся к гауссианам и допустим большее количество нод.
ты про циклы слышал?
Так там же везде разные
>{'Yes':1,'No':0}
такие условия
типа может быть
a: 1 b:2 c: 3 d:4 или там
xas: 1 fsdadfsda: 2 saf: 3
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_encoder = LabelEncoder()
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(data['HeatingQC'])
print(integer_encoded)
Вроде нашел уже вот такую штуку, теперь вопрос можно ли мне их также сравнивать как обычные численные значения?
>250 Гц
поцык.жпг
Нет, правда, почему так? У вас там энцефалограф древний сколько сенсоров, кста? или просто настройки такие были? Алсо, почему в эксперименте только один ты подопытный? Типа пилотное исследование?
Ну допустим ты сигнал по каждому сэмплу разложил по системе каких-нибудь функций, коэффициенты запомнил. У тебя сэмплов 20. Что ты делаешь со всеми коэффициентами для каждого сэмпла? Усредняешь?
Последний вопрос, ты в пространстве сенсоров все это делаешь или хуячишь реконструкцию источников?
> У вас там энцефалограф древний сколько сенсоров, кста?
Точное название не помню, но это параша. Сенсоров 19.
> Алсо, почему в эксперименте только один ты подопытный?
Подопытных много, но с каждого не больше 20 сэмплов
Взяв 20 сэмплов, мы хотим смоделировать ЭЭГ хотя бы для индивидуума и аугментировать данную херню, потому что с первой записи по 20-ю человек устает, скажем так. Стало быть, нужно отследить это. сорян за сумбур, прощаюсь с осенью
Не понял, ты экстраполяцию сигнала собираешься строить?
Нет
Есть 20 сэмплов одного класса от одного человека и 20 сэмплов другого класса
Я аппроксимирую их РБФами
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.109.312&rep=rep1&type=pdf
Это не совсем то, о чем я писал до этого.
Короче, теперь я получаю аппроксиацию для конкретного человека и при надобности с добавлением шума аугментирую выборку.
В общем, пытаюсь избежать аугментацию ганами.
А, понятно. Можно, кстати, пытаться строить аппроксимации какими-нибудь arma/arima процессами, видел статьи, где ими ЭЭГ сигнал неплохо моделировали.
Поясните как правильно распределить ошибку по всей сети? А то я только крайний вес подрегулировал и всё. (это грубое представление сети в целях обучения)
DAILY PORTION OF REAL APPLICATIONS
> DAILY PORTION OF REAL APPLICATIONS
Чел, ну здесь нейродауны победили, запиши им очко.
>В общем, пытаюсь избежать аугментацию ганами.
а зачем вам вообще нужна аугментация? вы потом в нейронку засовываете?
Так засовывайте НЕ в нейронку.
По сути от аугментации информации ведь больше не станет.
>По сути от аугментации информации ведь больше не станет
пиздос нахуй, дожили
объяснись.
Что, по твоему, делает аугментация?
В статистическом смысле - ничего. Как бутстрап. Это чисто техническая приколюха.
Нихуя не бутстрап же. Добавляется какая-то дополнительная информация, которая в исходных данных отсутствовала, но в реальности часто встречается, получается исходная выборка плюс новые данные.
В бутстрапе же ничего нового не добавляется.
>получается исходная выборка плюс новые данные.
Тогда, если данные полностью выдуманные, на них нельзя строить прогнозы.
статистический шах и мат!
Лол. Ты читни, что такое аугментация и для чего она применяется.
нет, лох - это ты.
Впрочем, я и не у тебя спрашивал изначально в чем задумка.
Новое интервью с секс-символом треда.
https://www.youtube.com/watch?v=SlqP91oB53E
https://www.youtube.com/watch?v=SlqP91oB53E
Кaкoй жe oн aхуeнный всё-тaки
Валерий, спок
Лучше неси сюда ту няшную селёдочку.
Ебал его на вписке
hightech.fm/2017/10/24/artificial-intelligence-experts-salaries
>Даже начинающие разработчики ИИ зарабатывают по $500 тысяч в год
Нихуя себе, это правда что ли? Если да, то вкатываюсь в эту вашу хуйню прямо сейчас.
>Даже начинающие разработчики ИИ зарабатывают по $500 тысяч в год
Нихуя себе, это правда что ли? Если да, то вкатываюсь в эту вашу хуйню прямо сейчас.
Это в 2017 было. Сейчас уже меньше чем за полтора миллиона никто с дивана не встанет.
Все зависит в первую очередь от конкретной конторы и во вторую от должности. Зарплата начинающего машобщика в штатах - $50-$250k в год в зависимости от конторы. Верхняя граница - это получить релевантный PhD и устроиться в FAANG, на что можешь не рассчитывать. Реалистично будешь иметь со старта сотку - не сильно больше, чем обычные кодомакаки.
Можно ли претендовать на сотку + перекот/гринку в США, если в РФ у меня очень плохой GPA, но есть умеренной всратости гитхаб+условный год работы джуном? Что сделать чтобы с таким стаком пригласили, заполнить хорошо линкедин?
>Можно ли претендовать на сотку + перекот/гринку в США, если в РФ у меня очень плохой GPA, но есть умеренной всратости гитхаб+условный год работы джуном
Нет, джуны никому нахуй не нужны. Перекатывают только сеньоров, и даже с этим куча проблем, поскольку рабочие визы ограничены.
А зачем тебе в сша? Наши дружественные страны совсем не дружественно посрались и сейчас вобще никаких виз никому не светит (ну только если ты не hohol, но и там не все так просто). Есть канада например, туда и перекатиться проще и требования меньше
Потому что в США больше платят, а оставаться жить я там всё равно не хочу.
>если данные полностью выдуманные, на них нельзя строить прогнозы
Данные не полностью выдуманные. Даже если бы были, то не следует все равно.
Он сейчас с криптой работает, пятерочка запретила решать кегл на своих мощностях.
Аппликейшн.
DOLBIT NORMALNO
DOLBIT NORMALNO
Момент по поводу дообучения. Допустим, беру я модель gpt от сбера и дообучаю на некотором количестве текстов своей интересующей тематики. Пусть это будут фанфики с понями. Из гитхаба сбера я увдел пример дообучения на буквально сотне школьных сочинений. И по их данным это отлично работает.
А у меня вопрос: какого хуя? Их модель обучалась на 80 миллиардов токенах, и дообучение в максимум 100к токенов так развернуло модель, что она начала хорошо писать сочинения.
Собственно сколько нужно новых данных или эпох, чтобы дать какую-то гарантию адаптации модели или собственно ее создания для новой задачи?
Пока я выдвинул две гипотезы:
- добыть дохуя данных по нужной теме, чтобы можно с нуля обучать модель
- много эпох на дополнительном датасете, чтобы заглушить слова вне тематики.
Где я неправ?
А у меня вопрос: какого хуя? Их модель обучалась на 80 миллиардов токенах, и дообучение в максимум 100к токенов так развернуло модель, что она начала хорошо писать сочинения.
Собственно сколько нужно новых данных или эпох, чтобы дать какую-то гарантию адаптации модели или собственно ее создания для новой задачи?
Пока я выдвинул две гипотезы:
- добыть дохуя данных по нужной теме, чтобы можно с нуля обучать модель
- много эпох на дополнительном датасете, чтобы заглушить слова вне тематики.
Где я неправ?
Ну он хотя бы пытается объяснить зумерам.
Сколько эпох нужно чтобы научить сеть искать кошек и собак на картинке?
Я вот над МНИСТ-датой балуюсь, там у меня 100-200 эпох, в зависимости от конфигурации сети.
А с кошко-собаками?
Я вот над МНИСТ-датой балуюсь, там у меня 100-200 эпох, в зависимости от конфигурации сети.
А с кошко-собаками?
YOLO легко найдет и обведет рамкой и подпишет, либо сделает кроп
Посмотрел его канал.
Бля, чет он меня бесит, я быдло?
Терпеть не могу, когда быстро грузят какой-то информацией и ни на чем не останавливаются. Как будто училка в школе диктует весь курс математики.
хотя кому я вру, он мне не понравился с первого взгляда
ты не понял, само собой у меня там не кошки с собаками, это пример
зависит от конфигурации модели, от 50 эпох в кокойниудь yolo до 500 в кокойнибудь древнем resnet или ssd
Начал изучать немножко машоб. Нужно ли досконально понимать, как работает, например, метод обратного распространения ошибки, стохастический градиентный спуск?
Нет, нужно знать import tensorflow as tf.
Кайф, а чё не про ЭС написал?
Я правильно понимаю, что в соло сделать второй Dota OpenAI нереально?
Они нахуй никому не нужны
Необходимость примерно такая же как необходимость уметь написать, скажем, heapsort.
че нереально то, пока еще область слишком молодая и больше похожа на творчество, каждый год кто-то делает новые открытия, даже в соло
Open AI построен на RL, а там еще прогрессу идти и идти. Там больше неизученного и неработающего, чем наоборот. Вот статейка https://habr.com/ru/post/437020/
До сих пор актуально
Бамп важному вопросу.
> RL, а там еще прогрессу идти и идти
Есть такое. Кстати, вроде бы год назад проскакивали новости, что Майкрософт выпустит какой-то там SDK для лучшего РЛа. Воз и ныне там?
Нет, не нужно. Крайне поверхностно только. И про конволюшонал слои и про дроп-аут слои и прочее.
Важнее знать конфигурацию нынешних топ-сетей для решения задач и почему они выглядят так, а не иначе
Например, вот тебе VGG-19 для классификации изображений с объяснениями.
https://www.youtube.com/watch?v=IYxU985meTM
Сейчас там между двумя dense-слоями (либо между последним convolutional и первым dense) стоит dropout с коэффициентом 50%, но суть такая же
Скоро будете обучать свои говноподелия на IBM Eagle 127qb.
Среди квантового хайпа уже давно перестало быть понятно, кто и что называет кубитами и квантовым компьютером. Понятно только одно: это совсем не то, что нам обещали деды 40 лет назад, говоря про КК. Скорее они переоткрыли аналоговые вычисления и пытаются их продать под квантовым соусом, т.к. инвесторам такой баззворд заходит.
Когда я впервые услышал про квантовые вычисления, то думал, что с ними возможен CPU у которого скорость обработки устремляется в бесконечность и он выполнит любую задачу за одно мгновение.
Вот, кстати, хороший пример области, где реально нужна математика. Без понимания квантмеха там ничего не поймешь, а тот в свою очередь требует хорошей такой мат. базы и большого количества дрочьбы самой теории. Если бы КК взлетел, там был бы высочайший порог входа.
Полтора попыта "рассуждают" о квантовых вычислениях, лол. Квантовая логика это нечеткая логика, квантовый вычислитель это fuzzy inference system. На эту тему полно пейперов, например https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-93802-6_20 где квантовая логика концептуализируется через нечеткую.
>пейперов
Какие еще пейперы, я кодомакака.
Порридж, спокойнее.
Не знал, что ЭС шиз умеет найти статью по ключевым словам. Уважаемо!
РАЗРАБОТКА КУКРОСОФТА
@
У РАЗРАБОВ ИМЕНА ТИПА СУНЬ ХУЙ В ЧАЙ
Обещают ближе к выходным
Теперь прон с лолями можно будет еще и в видео формате делать, таки вин
ага, как с далли опенаи будет, напиздели, что выложат, а потом просто забили
> У РАЗРАБОВ ИМЕНА ТИПА СУНЬ ХУЙ В ЧАЙ
Ну ты сделай что-нибудь подобное, будет там твое имя - Иван Говнов. Только ты же ничего не можешь, кроме как кукарекать про ЭС и заговоры. Так и живём.
Китайцы это те же жиды, только глаз узкий и вместо кошера едят собак.
сколько ориентировочно будут весить веса для моделек? 20-30 гигабайт?
Потому и не выкладывают. Нужна distilled версия.
Делаю файнтюн rudalle на аску лэнгли по сету из >1000 вручную обрезанных и подписанных пикч. Спрашивайте свои ответы.
Сделал подобное. сунул хуй в кофе. Пора писать пейпер
сколько размер модели и где код бле
1078 пикч, обрезаны и подписаны вручную. Anta baka? (ты еблан?)? Код на гитхабе, а также в колабе и каггле.
У азиатов IQ куда больше чем у беляшей, это сверхраса с тысячелетней историей.
У евреев ещё больше.
Тысячелетней историей рабства, бесправия, военных отсосов... Да, уж лучше быть евреем.
Средний IQ, а не IQ вообще. И у азиатов сильно уже плечи распределения. Гениев среди азитов меньше чем среди белых
подписанных чем? "задница аски", "сиськи аски", "голова аски", "ножки аски"?
дорогие ебаные коллеги, я правильно понимаю, что первоначального вката в ds достаточно python с его стандартными для ds фрэймворками и sql? +- статистика с матаном на уровне приемлемом? по описанию вакансий вижу, что так
Твоя модель говно, очевидно.
Conv2d, MaxPool, Conv2d, MaxPool, Flatten, Dropout, Dense(256), Dense(10)
лил, даже эта жирабубина решила свой курс запилить
https://www.youtube.com/watch?v=ulW0C9SJfDY
https://www.youtube.com/watch?v=ulW0C9SJfDY
все норм, только эта модель дает меньший выхлоп чем просто стаканье сверточных с макспулингом слоев, как этот уебан показывает:
да школьного курса матемаши достаточно, еба маняматиков не слушал
это только в рашке на них дрочат, лучше учить модели и какие преимущества они дают
уебал бы ей в питак, если бы встретил на улице
ты, болбес, вообще понимаешь что делает конв2д, а что делает флаттен сеть? Как ты себе видишь флаттен поверх изображения? В принципе как себе это представляешь?
ну так выкладывай
Лучше бы курс на онлифанс запустила пиздосья
Это нормально, что такую модель не может тренировать моя rtx 3060?
Хули аж полгода? И что они там предлагают за 20к в месяц?
В чем это заключается?
устаревшую хуюту, в основном упор школьный курс маняматики
хуя она разжирела
У кого-нибудь есть с ней порно или эрофоточки какие-нибудь?
Двачую.
>квантовый вычислитель это fuzzy inference system
Если бы всё было так просто, то не имело бы смысла.
КК столь эффективен (на вероятностно нульмерном подмножестве всех алгоритмов, лол) не потому, что он fuzzy, но потому, что он квантовый.
>Есть только с Бабушкиным
Но я не гей, в отличие от местных завсегдатаев.
>усатые жирухи не нужны
Я когда-то смотрел её видос, она не была усатой жирухой, шишка дымилась.
> стаканье сверточных
implying flatten слой поверх картинки сложнее чем стаки из наборов conv-conv-maxpool
Ну флатен не извлекает признаки из картинки, это древний метод и им сейчас почти ни кто не пользуется, только деды, и то не понятно нахуя
Я не инцел, я шизцел, а она не была усатой жирухой.
попробуй активацию софтмакс убрать, насколько помню она больше для бинарной классификации подходит пес-кот, опхуй-опнехуй
ой бля, там ещё и softmax на последнем слое. еб твою мать
а какую надо-то?
relu. Софтмакс у тебя должен быть на ещё одном слое, но только на время тестов, а не трейна
>функция активации на последнем слое, да еще и софтмакс при кросэнтропии
репорт за троллинг тупостью
> функция активации на последнем слое
чувак, у тебя всегда есть функция активации на dense слое. Relu, который f(x) = (x<0)?0:x; это тоже функция активации.
Никто не оставляет просто f(x) = x
ЧУУУУАУААКККК, у него уже стоит кроссэнтропия, функция активация не нужна
еще один репорт за тролинг тупостью
Ты наркоман? Как ты вообще создашь dense слой БЕЗ активации?
Стоит ли вкатываться во всю эту хуйню, если есть высшее образование в сфере IT? Реально ли будет найти вакансию специалиста начального уровня, или там нужны только синьоры с PhD по математике и опытом? Намного ли выше будет зарплата, чем у какого-нибудь программиста на джаве с таким же опытом? Звучит вроде интересно, думаю попробовать.
100% стоит как доп скилл. Лишним не будет в любом случае.
В резюме в разделе "также" допишешь, что были домашние проекты по теме ML
Не пойму, это я что-то делаю не так, или реально нельзя востановить сигнал с заданной автокорреляцией лучше? В этот раз я пробую три метода, с шумом все более-менее норм, с автокорреляцией синуса +- тоже. А если случайные фазы вообще убрать, то результат выглядит даже лучше (но все равно не совпадает с оригиналом).
2 и 3 методы отсюда https://www.researchgate.net/post/How-do-I-generate-time-series-data-from-given-PSD-of-random-vibration-input
Код https://pastebin.com/JTVHubqf
>Намного ли выше будет зарплата, чем у какого-нибудь программиста на джаве с таким же опытом?
У дота сосистов она ниже. Потому что, в отличие от программистов, они и программировать не умеют, а не только не знают математику.
Кем работают люди, которые знают и математику, и программирование? Или они не работают?
Ит депендс, в большинстве случаев, сравнима зп; в части - выше у сатанистов
>Кем работают люди, которые знают и математику, и программирование? Или они не работают?
Таких людей не существует. Хорошо можно знать лишь что-то одно а большинство дата-кокосаентистов знают хуево и то, и другое.
PyTorch или TensorFlow? Или поебать ваще?
Задача: распознавание написанных от руки цифр
Задача: распознавание написанных от руки цифр
> TensorFlow
this
>Задача: распознавание написанных от руки цифр
Зачем тебе тогда машинное обучение?
Это из-за кероса? А в общем и целом нахуя нужен пайторч, для наркоманов?
пайторч развивали в своё время очень сильно.
Керас это просто НАДСТРОЙКА (фасад) над тензорфлоу
Обосрался с целевым разрешением, моделька генерит пикчи размером с эмодзи. Зато теперь буду знать как правильно настроить.
красный комбез / белый комбез / желтое платье / голая. и так далее
JAX
Клип дифьюжн на jax ваще без проблем идет
>Кем работают люди, которые знают и математику, и программирование?
АНБшниками.
>Или они не работают?
Чаще не работают. Потому что если ты наконец-то стал математиком, то на какой хер тебе становиться инженером? Если ты стал инженером, то математиком ты уже не станешь даже при желании, хотя его тоже не будет. Таких людей практически нет.
>Ит депендс, в большинстве случаев, сравнима зп;
Не уверен.
>в части - выше у сатанистов
А я вот встречался только с высокими зп у мл-инженеров. У сосистов только в случае, если сосист_ка является ебабельной тянучкой на подсосе у кабанчика. В противном случае сосист - оператор екселя, над которым потешаются даже жс-макаки.
> желтое платье
Как анимешник - анимешнику. Ты ведь учёл, что жёлтое платье и жёлтая футболка (Мисато) это два разных элемента одежды?
Это ты художник, который хотел генерить картинки с разными шапками/штанами/головами?
Этого долбоёба не слушай, он троллит
Тебя не смущает, что разные методы дают тебе разные акф?
Алсо, если ты сгенеришь два случайных сигнала этими методами и посчитаешь их акф, они будут отличаться для одного и того метода. Ну то есть акф у тебя зависит от случайных фаз. Да, я твой код для этого использовал
>Привет, бабушкинцы! Как ваши успехи?
Лично я дрочу на вот эту тянучку . Я ведь не гей, в отличие от тебя.
>Тебя не смущает, что разные методы дают тебе разные акф?
Методы мне не дают акф, методы дают случайный сигнал. Акф я потом считаю по этому сигналу и сравниваю с исходной.
>Алсо, если ты сгенеришь два случайных сигнала этими методами и посчитаешь их акф, они будут отличаться для одного и того метода.
Логично, я же об этом и написал.
>А я вот встречался только с высокими зп у мл-инженеров. У сосистов только в случае, если сосист_ка является ебабельной тянучкой на подсосе у кабанчика. В противном случае сосист - оператор екселя, над которым потешаются даже жс-макаки.
в российских офисах мб, если на зарубежного кабанчика ебашить, то ситуация наоборот. хотя в целом ситуация бывает печальная, даже ебаные дата-аналитики-дрочеры sql получают больше
Кто-нибудь занимался нейронкой в бизнес задачах? Нужно сделать сеть которая детектит залежавшиеся товары (низкие продажи либо мало профита). Шарю за теорию инс с матаном, но не представляю какой вид нейросети брать и какие библиотеки лучше подойдут. Плиз а то меня с работы уволят...
>Нужно сделать сеть которая детектит залежавшиеся товары (низкие продажи либо мало профита).
А для чего здесь вообще нейросети?
Втупую подсчитать величины продаж и профита нельзя?
Сейчас примерно так и делается, но там товаров 10 000 артиклей минимум...
И чо? Я понимаю, если бы их было 10^8, но тут никаких проблем
>Акф я потом считаю по этому сигналу
Я имел ввиду, что акф посчитанные по сигналам, получаемым разными методами, отличаются.
По твоим алгоритмам акф построенного сигнала как раз и не должна зависеть от случайных фаз.
>Да, у ней зачетные усища
Не заметил.
>Шарю за теорию инс с матаном, но не представляю какой вид нейросети брать
Ну что я говорил, маняматики нахуй не нужны
Зумеры уже без видеокарты и готовых библиотек цифры распознать не могут?
Ну да. И что делать?
Сортируй в pandas, если эксель не вывозит.
Внимательно изучи это
https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=en&user=yP7euFUAAAAJ&cstart=300&pagesize=100&sortby=pubdate&citation_for_view=yP7euFUAAAAJ:UeHWp8X0CEIC
Эта студенческая поделуха - из самых цитируемых работ по экономике в мире.
Лол, я сейчас на бумажке эту задачу написал и охуел.
У тебя есть r0, r1, .., rn-1 - значения акф для смещений 0, 1,.. , n - 1. Нужно восстановить сигнал x1, ..., xn такой, что его акф была равна r0,..,rn-1. Так?
По определению, rk = x1 xk+1 + x2 xk+2 + .. + xn-k * xn, k = 0, .. , n-1. Получается система из n уравнений с n неизвестными, которая имеет действительные решения при ограничениях на rk.
Ну сам распиши эту хуйню для n = 2, r0 = 2, r1 = 1, например.
Хотя я может просто не улавливаю что-то совсем очевидно
>Лол, я сейчас на бумажке эту задачу написал и охуел
Всё что могут маняматики
>Рабинович напел
долбоеба кусок, ты вообще знаешь, что для ML не обязательно иметь видео-карту? AMD Ryzen 9 3900X и пошёл
У тебя математикозависимость? Под кроватью математиков ищешь? Чётамуматематиков тоже делаешь? В математики проходишь на втором посте?
Дайте ему уже медаль "за проход в математики" третьей степени, 15 sql запросов и два диффура.
Посоветуйте релевантную NLP статью 2020го-2021го, которую можно закодить для портфолио?
У него гештальт не закрыт. Анальное жжение от осознания того, что в своё время не осилил математику, и поэтому теперь вынужден работать оператором екселя.
Как же не печёт этому оператору екселя!
портфолио кого? зачем кодить вторичность, если все есть на papers with code ?
А что предлагаешь сделать, на гитхаб выложить? Кроме домашек.
Хочу на мл инженера, предпочтительно в области НЛП.
Курсач у меня на другую тему.
Нет, но я знаю толк в искусстве. Хочу генерировать картинки как в Pixiv.
так нормальное что-нибудь сделай, лол. Прорывное.
Я думал в МЛ только этим и занимаются, а оказывается копировать надо?
Не понимаю к чему язвить. Я просто хочу найти работу.
Захуяч трансформер простенький под оригинальную задачу. Заметным будеш
Спасибо за советы. Уже начал изучать источники. Могу в будущем отписаться в треде на счет первых результатов
Маняматик, но ведь "операторами экселя" тут называют именно маняматиков, которые грезили о новуке, маняматике и серьезном машобе, насмотревшись лекций Стэнфорда и выучив базовый инженерный матан, а в итоге борщ хлебают, или получили макакскую работу в лучшем случае около машоба, а так - буквально эксель перекладывают. В этом вся шутка. И тут мы получаем топорную попытку в маняперефорс от маняматика. Не позорься, придумай свой прикол какой-нибудь, ты ж маняматик, не хуй собачий, пральна?
Решаю задачу классификации сердцебиений:
https://www.kaggle.com/shayanfazeli/heartbeat:
В частности датасет с бинарной классификацией. В существующих решениях применяют просто cnn и получают свои 99.5%.
Я же хочу попытаться решить задачу проще. Вырезаю по-своему нужные участки по 40 отсчетов и пихаю в традиционные методы. Даже knn дает 91% на кросс-валидации. Если sklernовский mlp подкрутить, то доходит до 94.
А какие признаки я могу извлечь из сигнала, как на пике? Вряд ли же мне поможет спектр
https://www.kaggle.com/shayanfazeli/heartbeat:
В частности датасет с бинарной классификацией. В существующих решениях применяют просто cnn и получают свои 99.5%.
Я же хочу попытаться решить задачу проще. Вырезаю по-своему нужные участки по 40 отсчетов и пихаю в традиционные методы. Даже knn дает 91% на кросс-валидации. Если sklernовский mlp подкрутить, то доходит до 94.
А какие признаки я могу извлечь из сигнала, как на пике? Вряд ли же мне поможет спектр
Число пиков и их амплитуду, например.
>В существующих решениях применяют просто cnn и получают свои 99.5%.
>Даже knn дает 91% на кросс-валидации.
>99.5 > 91
Зачем?
Добавь еще сверху рекурентную и получишь 99.9%
Бамп бэкпропагатион
Затем, что препод сказал без диплёнинга. Учиться извлекать признаки.
Я пока к двум пришел:
сумма значений на отсчетах, деленная на длину сигнала
корень из суммы квадратов значений на отсчетах, деленная на длину сигнала
> амплитуду
Думал об этом. Получается, тогда и нормализация не нужна.
Челы в тинькоффе решают давать тебе кредит или нет по операциям карты.
>с помощью нейросетевых моделей
>ЭС и логическое программирование
хуя ты дебс
Анон, слушай, могу нетв плюсы. Так же немного понюхал теорию ваших машинных обучений. KNN, случайный лес, ансамблииграй гармонь и демократия вот это все поверхностное. Так как сидеть дрочить математическую платформу всего этого не очень весело, хочу постараться начать реализовывать все эти инструменты на плюсах.Начну с КНН, как самый простой. Хочу попрактиковать и плюсы и понимать больше в этих инструментах. Как тебе идея, анон?
Анон, слушай, могу нетв плюсы. Так же немного понюхал теорию ваших машинных обучений. KNN, случайный лес, ансамблииграй гармонь и демократия вот это все поверхностное. Так как сидеть дрочить математическую платформу всего этого не очень весело, хочу постараться начать реализовывать все эти инструменты на плюсах.Начну с КНН, как самый простой. Хочу попрактиковать и плюсы и понимать больше в этих инструментах. Как тебе идея, анон?
>2231821
Где-то читал, что Кармак в отпуске от нехуй делать на крестах писал нейронки и описывал свои ощущения от процесса, почитай это для начала.
Где-то читал, что Кармак в отпуске от нехуй делать на крестах писал нейронки и описывал свои ощущения от процесса, почитай это для начала.
Не знаю, кого вы тут называете маняматиками, но я называю математиками математиков (или хотя бы осиливших нормальный математический диплом в данном случае), так что иди нахуй.
> вы
Не "вы", а ЭС петух.
Говно. Скучно. Где загадка ?
На питоне все давно написано.
Как же тебя ЭС-боярин проткнул, буквально везде его видишь.
Намайнил себе аниме из мал-датасета через коллабаративную фильтрацию. Спешу поделиться им, так как оно внезапно довольно годное.
это буквально одно из самых нашумевших аниме нулевых. тебе сколько лет, сынок?
> реализовывать все эти инструменты на плюсах
Оптимизатор по имени Адам имплементируй и забей.
Рандом форест это тривиал. Тогда уж Boost Tree делай.
Но всё это ребячество. Тебе не нужно знать точную механику работы низкоуровневых конструкций.
Посмотри любое видео про градиентный спуск (есть буквально в любом видео про мл для новичков) и тоже забей.
>Затем, что препод сказал без диплёнинга.
>Учиться извлекать признаки.
Опять старое совковое гавно дрочит бесполезной теорией, вместо того чтобы решать задачи для бизнеса
>Опять старое совковое гавно дрочит бесполезной теорией, вместо того чтобы решать задачи для бизнеса
о, зумерок не понимает, что человек идет в универ, чтобы получать знания для будущей работы, а не бессмысленный набор ошмётков
чому так, зачем сейчас дрочить теорией?
ладно при совке не было бизнеса и можно было этим заниматься
Но сейчас то зачем в 2021? Тип остатки совоков передают так знания, что даже выпускники страдают такой херней?
Даже эта жирабубена в своих видео оговаривается, что ей теория более важна, чем практика
Вот етот поридж даже не понимает, что эффективней улучшить точность и дать это бизнесу, чем просто бесполезно "учится извлекать признаки"
я что-то вообще перестал понимать пориджей..
Ты считаешь что хорошие признаки не увеличивают точность автоматом?
>человек идет в универ, чтобы получать знания для будущей работы
Нет, человек идёт в универ, чтобы развивать свои высшие когнитивные функции, нужные ему для исследовательской деятельности.
А чтобы получать знания для работы, человек идёт в пту.
Другое дело, что в эпоху абразавания по Фурсенко нам нужны "не творцы, а профессиональные потребители", отсюда и средний уровень "высшего" образования ниже, чем в совковых пту. Отсюда же и "кейс-стадиз" вместо фундамента.
>чому так, зачем сейчас дрочить теорией?
Тебя дрочить теорией не имеет смысла.
>ладно при совке не было бизнеса и можно было этим заниматься
Именно, профессиональные потребители не были нужны в клятом совке.
>Но сейчас то зачем в 2021? Тип остатки совоков передают так знания, что даже выпускники страдают такой херней?
Надеются хотя бы одного творца воспитать. Но тщетно, конечно.
>Даже эта жирабубена в своих видео оговаривается, что ей теория более важна, чем практика
Не знаю, какая ей там теория может быть важна, если она обещает за полгода сделать из "школьника" специалиста.
>Вот етот поридж 2232286 (You) даже не понимает, что эффективней улучшить точность и дать это бизнесу, чем просто бесполезно "учится извлекать признаки"
А ещё эффективнее для тебя научиться писать import tensorflow as tf и считать себя крутым интеллектуалом-айтишником, в отличие от тупых совковых профессоров маняматики.
>Вот этот порридж
>2232286 (You)
>Вот етот поридж 2232286 (You)
обосрался
Выглядит как дженерик кал похуже Гуррен Лаганов и прочего. Чем знаменить?
И что вы хотели мне этим сказать, долбоебы?
Пизда какой непростой курс cs229. Первые две лекции отмотрел и вопросов почти не было. Но вот третий наполовину сложный. Стохастический градиент, очковерчение матриц... пиздец. Вычисления ради вычислений. Еще буду пересматривать 2 и 3 часть время от времени пока не пойму, но сначала практические задачи возьму.
Если ли смысл вкатываться в 4-20 лекцию? Какие из них пригодятся?
Если ли смысл вкатываться в 4-20 лекцию? Какие из них пригодятся?
>Вычисления ради вычислений
Типичный совок, чтобы забыть всё после экзамена, когда нормальные люди делают свой сайт с калькуляторами вычислений, ставят туда рекламу и помимо отличного понимания математики ещё и получают пассивный доход.
где на русском прочитать про GraphSAGE?
Откуда задачи берешь?
А Дали - хорош
Придумываю сам или переписываю чужой код. Стараюсь сделать свой датасет чтобы было интересно, из-за чего приходится почитывать preprocessing в data scinence. Вводные беру откуда угодно: что из прогноза погоды, что из выписок по продаже товаров, что из цен на ацкии Эппл. Думаю по шаблонам научиться делать упрощенное прогнозирование. В Интернете готовые сеты почти всегда картиночки или символы на распознание, но я интересуюсь автоматизацией бизнес процессов, а не генерацией аниме эмодзи жоп.
Палю годноту, от которой ты точно загрустишь и выкатишься:
>Mashinnoe_obuchenie_algoritmy_dlya_biznesa_2019_Markos_Lopez_de_Prado.pdf
Краткий конспект :
- Я, Маркос Лопес де Прадо - самый охуенный
- Гугл с Амазоном - дно, а вот мы наебываем американскую военщину в лаборатории и вместо ядерного оружия считаем нейроночки вот уже 20 лет как.
- у вас нихуя не заработает, таков рыночек
- нельзя просто прибежать с нейроночками или своими крутыми наработками в обычном бизнес
- кое-то что у нас все-таки работает, но стратегии рано или поздно спиздят. поэтому постоянно нужны новые и цикл разработки стратегий
- вследствие этого, разработка МЛ в финансах стоит как самолет и требует минимум 20 разноплановых специалистов.
- конкретных стратегий, разумеется, не спалю
- так и быть, вот и вам, задротикам, немного математики. все равно у вас нет суперкомпьютера.
> развивать свои высшие когнитивные функции
Ты этим должен был заниматься дома и в школе. Если у тебя к 17-18 годам не развились когнитивные функции, то лучше уже не станет. Ах да, в 25 лет у твоего мозга будет пик, а потом необратимый неостановимый медленный спад
> принес инфоцыгана
Уноси обратно.
Привет ты что охуел?
>Mashinnoe_obuchenie_algoritmy_dlya_biznesa_2019_Markos_Lopez_de_Prado.pdf
А ты хорош! Первая ссылка в Яндексе. Почитаю. Немного орнул с описания книги. Тащемта американские авторы еще те евреи. Все у них в жидовских штатах Америки поделено и ни у кого кроме них не получится потому что они так решили. И конечно же, любой пук кпонподавов должно обслуживать 20 макак за еду, а не 5 специалистов. А еще на заборе хуй пишут, но я его там не видил.
СЛАВА БОГУ ЧТО Я ЖИВУ В РОССИИ А НЕ В АМЕРИКЕ СЛАВА БОГУ
Сап, котаны, посоветуйте годного материала по reinforcement learning. С меня как всегда.
Мимо 3 курс мехмата тян.
Мимо 3 курс мехмата тян.
вот ета усатая жирабубена курсы запилила, катись к ней
BASED
/THREAD
> посоветуйте годного материала по reinforcement learning
Наверху буквально по словосочетанию ссылка на гугл плей
Бляяя, ебать днище. Прочитал тредик и охуел. Я думал нейросети это огого, а они оказывается дно, если на протяжении всего треда с ними на серьёзных щах спорят ЭСники. ЭСы блядских 70х годов до сих пор тягаются с нейросетями на этих ихних кудах... Если гавно тягается с чем-то всерьёз, значит это что-то тоже говно, селяви.
Впрочем чего ещё ожидать и чему удивляться. МЛП без конволюшен слоёв это хуйня, а если с ними, то это отсос, если у тебя нету 3090Ti. Учитывая, что цены на электронику в ближайшие годы вряд ли будут снижаться, звезда нейросетей скоро закатится так толком и не взойдя...
Впрочем чего ещё ожидать и чему удивляться. МЛП без конволюшен слоёв это хуйня, а если с ними, то это отсос, если у тебя нету 3090Ti. Учитывая, что цены на электронику в ближайшие годы вряд ли будут снижаться, звезда нейросетей скоро закатится так толком и не взойдя...
> ЭС петух пытается обратить на себя внимание
Курс выглядит как сильно порезанный учебник бишопа.
Лучше вкатывайся в курс от одс, а потом уже смотри, нужен ли тебе теоретическая дрочка или нет.
https://github.com/FortsAndMills/RL-Theory-book
Из курсов сначала practicalRL, потом курс от deeppavlov и/или cs285.
Параллельно можно тыкаться в статьи из spinningup.openai.com и листать саттона-барто.
ДЕДУКТИВНЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ
Унификатор
Резольвента
Конъюнктивная нормальная форма
Парамодуляция
Резольвента
Конъюнктивная нормальная форма
Парамодуляция
>>2233031
Где? Вот же он >>2232860
> > Отвлекитесь на минуту от срачей, это оч важно!!!
> > Оказалось, что модель генерации изображений, ruDALL-E от сбера предвзято относится (bias, biased) к трансгендерным людям! На пикче первый образец слева - реальный, остальные - закраска (inpainting) трансфобной моделью от уебана Алекса Шоненко. Как они так умудрились тренировать МЛ модель, что она теперь не может даже допустить мысли, что женщина может обладать членом??? Это женский пенис, бигот, что - не знал что бывает такое??? ruDALL-E = гомо/трансфобная ёбань как и вся отсталая (backward) Россия.
> > Это явное нарушение общепринятой этики искусстенного интеллекта (AI Ethics), которая требует равного отношения к разным людям и меньшинствам. Да и просто плевок в душу прогрессивной ЛГБТ публике. Давайте кенселить трансфобную сволочь. Мы должны добиться увольнения шовинистских и биготных (bigoted) гнид из Sber-AI.
Где? Вот же он >>2232860
> > Отвлекитесь на минуту от срачей, это оч важно!!!
> > Оказалось, что модель генерации изображений, ruDALL-E от сбера предвзято относится (bias, biased) к трансгендерным людям! На пикче первый образец слева - реальный, остальные - закраска (inpainting) трансфобной моделью от уебана Алекса Шоненко. Как они так умудрились тренировать МЛ модель, что она теперь не может даже допустить мысли, что женщина может обладать членом??? Это женский пенис, бигот, что - не знал что бывает такое??? ruDALL-E = гомо/трансфобная ёбань как и вся отсталая (backward) Россия.
> > Это явное нарушение общепринятой этики искусстенного интеллекта (AI Ethics), которая требует равного отношения к разным людям и меньшинствам. Да и просто плевок в душу прогрессивной ЛГБТ публике. Давайте кенселить трансфобную сволочь. Мы должны добиться увольнения шовинистских и биготных (bigoted) гнид из Sber-AI.
кстати да это минус ЭС подхода
все зависит от взглядов экспертов
когда нейронов сама может осознать что если хуй то не обязательно мужской
то ЭС если забивал трапофоб то она будет такая же трапофобная
шах и мат операторы пролога
все зависит от взглядов экспертов
когда нейронов сама может осознать что если хуй то не обязательно мужской
то ЭС если забивал трапофоб то она будет такая же трапофобная
шах и мат операторы пролога
> > у ЭС другие задачи
«Ваш персонаж существует на самом деле?», «Ваш персонаж женщина?», «Ваш персонаж носит усы?», «Ваш персонаж герой мультфильма?».
((x3+1)(-1)) + ((x1+1)(2))
Что думаете по поводу книги "Deep Learning with Python, Second Edition"?
> у ЭС другие задачи,
ЭС это говно без задач. Ни на одной задаче она не работает, даже акинатор всякую хуйню выдает в случае если персонаж не из тех, что известны всему быдлу.
Что тут происходит? что нынешние зумеры понимают под Экспертной Системой?
Формулируйте нормально : вместо Акинатор - интерактивный алгоритм решающего дерева оптимизированного по критерию Джини.
Тогда вас все поймут сразу.
Формулируйте нормально : вместо Акинатор - интерактивный алгоритм решающего дерева оптимизированного по критерию Джини.
Тогда вас все поймут сразу.
>даже акинатор всякую хуйню выдает в случае если персонаж не из тех, что известны всему быдлу
Умник все время отвечающий нет, ты?
Ой блядь, умник вылез дохуя. Может ты у нас и бэкпропагейшен из метода градиентного спуска можешь вывести?
Эсочух не трясись
> Формулируйте нормально : вместо Акинатор - интерактивный алгоритм решающего дерева оптимизированного по критерию Джини.
То есть, даже акинатор это не ЭС? Тогда получается, что ЭС вообще остались в 80х и ни одной задачи не решают.
С чего все решили, что Акинатор это ЭС? Там выбирается пара первых рандомных вопросов, которая делит персонажей примерно по равным кучкам, затем задаются вопросы, срезающие кучки до 1-5 персонажей, затем задаётся вопрос, отрезающий самого вероятного персонажа от остальных. И затем Акинатор спрашивает "Вы загадали [имярек] персонажа?"
При чём тут вообще ЭС?
При чём тут вообще ЭС?
Бля, да заебали короче. Существует принципиально два направления ИИ - коннективизм и символизм. Коннективизм это короче соединение малых вычислительных модулей в большие. Самым известным примером коннективизма являются эти ваши нейронки. Символизм это короче символьные преобразования согласно алгебре логики. Исчисление предикатов, продукционная модель, правила, факты, инженерия знаний, вот это всё. По хорошему здесь в этом ИТТ нейронкам пытаются противопоставлять именно символизм, но всё время заменяют это длинное слово на самый популярный пример символизма - Экспертные системы. В широком смысле акинатор экспертной системой возможно не является, но он тем не менее точно относится именно к символизму.
мимо к.т.н.
че несет
Символисты на месте?
Чел, ты описал такой базовый принцип как разделяй и властвуй.
гибридные нейро-экспертные системы. Избитая вдоль и поперёк учёными тема ещё в 90ые годы. Как ты догадываешься, больших профитов не дала, благополучна заглохла. Но может у тебя таки получится???
Что делать если нейронной сети лень тренироваться?
Использовать методы второго порядка.
> правила жестко закодированы, а факты получают он нейронок, ну или на оборот
И это работает. Это как взять свечи с графика какой-нибудь акции и подать в сеть не только и не столько свечи, сколько индикаторы (RSI/MACD/ATR etc), снятые с этих свечей
Собственно, училка по литературе потребовала написать сочинение по символистам 20-го века. Ну и чего вы думаете? Я ей и написал про экспертные системы и искусственный интеллект. Коннективизм, символизм, все дела. Кандидат технических наук хуйни не спизданет, зарубите себе это на носу, малята.
> ЭС имеет жесткие правила входа/выхода в рынок и прочие
Даже немного лучше: можно торговать по стратегии. То есть есть точно заданная в виде правил стратегия, и её можно придерживаться/не придерживаться
В голос
Поклонская под наркотой решила заняться машинным обучением
https://www.youtube.com/watch?v=5cQ6sw8ipos
https://www.youtube.com/watch?v=5cQ6sw8ipos
Нахуя? Если можно наёбывать нейронками
ЭС нерабочее говно, ей никого невозможно наебать кроме ЭС петуха.
В чём я не прав? Оказалось, что даже акинатор это не ЭС. То есть, работоспособных применений ЭС ровно 0.
Пориджи рвутся к сотыге.
Нет, ты до сих пор не понял скверность своего положения. ЭС - сложнейшая технология, тягаться с нейронками для неё зашквар. С нейронками справится на изичах даже акинатор, который по сути есть просто SQL запрос в БД.
Сложно тягаться с тем, что не существует где-либо кроме свалки истории
Ты только нейронные сети
Что?
нейронные сети
Не рандомных, а наиболее оптимальных по критерию Джини.
Но тебе то откуда это знать
Джин акинатор выбирает по критерию Джини
Что только не придумают колдуны учёные
первые вопросы рандомны, но тебе-то это откуда знать, человеку, никогда не запускавшему акинатор
Анончики, а знает кто нормальную готовую модель для категоризации текста? Мне для пруф оф концепт нужно, точность любая хоть сколько нибудь с реальностью перекликающаяся.
>Спрашивай совсем базовые вещи
Собственно вопросы которые меня ну очень волнуют:
> линейную алгебру, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus
Как это все освоить без универа? 3-4 курса на Coursera + KhanAcademy это заменят?
Есть тут такие кто самостоятельно вкатывается в ML?
Хотя по мат анализу + линалу + аналитической геометрии читал лекции на mathprofi.ru (почти прошел все из колонки первого курса, и примеры от туда решал, да). Хватит такой базы?
И вот еще вопрос:
Почему я все время на русскоязычных форумах вижу что все только и говорят о том что без профильного физтеха нет смысла соваться, а вот например на machinelearningmastery, Jason Brownlee PhD пишет что можно идти сверху вниз спокойно, сначала пощупать алгоритм, затем математика и далее по аналогии.
Кому верить то?
Это такая особенность СНГ или блин что вообще происходит? Почему у наших подход один, а за рубежом вроде как другой, хотя вроде математика и алгоритмы во всем мире одинаковые.
сейчас куда важнее уметь строить и обучать модельки, чем вся это матиматическая срань.
даже в треде есть примеры, чел может в линейную алгебру, но не знает как выстроить задачу и построить модель
>Почему у наших подход один, а за рубежом вроде как другой
Тому что в СССР не было бизнеса и все замыкалось на теорию, что логично, хуле им еще делать то
На западе все заточено на получение прибыли и на бизнес, которому похуй на все эти теории, главное сможет ли модель распознать есть ли на челеке спецодежда/на сколько пусты товары на полках/какая цена акций будет завтра и т.д.
>Это такая особенность СНГ или блин что вообще происходит? Почему у наших подход один, а за рубежом вроде как другой, хотя вроде математика и алгоритмы во всем мире одинаковые.
За пидорахенский дроч на маняматику пояснили еще в прошлом треде:
Это прекрасно. Но тогда встает крайне сложный вопрос: а какого же хуя тогда скотоублюдия просасывает огроменный китайско-пиндосский хуй в "науке" ML, если у нас строгая подача материала с математикой, фундаментальный подход, а не веселые тыканья в кнопочки?
Быть может, математика в ML нужна чисто как инструмент, который не нужно излишне дрочить, и пиндосы с чингчонгами это понимают? Быть может, все смеются с пидорах-машобистов, которые возомнили себя неибацца маняматиками? Быть может, крен в сторону математики в скотоублюдии связан с тем, что имеет место многолетняя совково-пидорашья традиция; в условиях полного отсутствия адекватного CS-образования и наличия сильного математического образования - пихать везде математику, потому что другое просто у нас не умеют (совковый высер ВМК как пример)?
Нет, что же я такое говорю. Вперед Роисся! Наш подход - лучший подход епту блеаа!!
х
Дружище, хорошо было бы, если пидорахи только "проморгали нейрореволюцию". Только, увы, пидорахи-совки проморгали не просто "нейрореволюцию", а проморгали полностью CS как область научных исследований, потому что в рабочерасстреляндии издавна решили, что готовить специалистов в CS - это что-то готовить недомехматян, и эта традиция до сих
пор жива. Пиндосы читают лекции, не углубляясь в математику, и их выпускники почему-то строчат исследования и статьи по ML, как ебанутые, пока наши пидорахи читают курс теории колец ануса 3 года, а потом переходят на последнем курсе к машобу уровня детских подготовительных курсов при пиндосском вузе.
Я охуел когда понял, что всё в этом мире можно выразить через математическую функцию. Я так и знал, что мы в матрице. Потому что только в компьютере всё описывается цифрами.
14 ОТЛИЧИЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ ОТ УЧЕБНОЙ
Или почему нужно полностью переучиваться математике после вуза
1. ЧИСЛА НЕ ЦЕЛЫЕ
Задачи в школе и вузе - далеки от реальности, это просто головоломки, чтобы занять детей, чтобы дети не мешали взрослым. Поэтому числа - целые, чтобы легко и приятно провести время.
В профессиональной же математике числа, в основном, - не целые, вещественные, с мантиссой и порядком. Типа 1,2345 или 8,72*10^7.
Это вызывает шок у ребенка, окончившего школу и вуз, особенно математические классы и специальности. У детей нет никакого опыта в округлении чисел, в понимании, сколько знаков после запятой оставлять, в поддержании уровня точности чисел при вычислениях различных типов.
Теорема Виета? Решение квадратного уравнения с четным вторым коэффициентом? Решение кубического уравнения через множитель свободного члена? - поражает подлость по отношению к детям - детей учат всякой фигне, основанной на целых числах, которая в реальной жизни точно не встретится.
2. НЕТ ПРОИЗВОДНЫХ И ИНТЕГРАЛОВ
В профессиональной математике не используют производные и интегралы. Вместо этого используют РАЗНОСТИ и СУММЫ.
Дело в том, что 99 % реальных функций - разрывны в каждой точке. Поэтому аппарат производных/интегралов полностью не применим.
Функции в реальных задачах «заданы таблично»:
- зависимость показания датчика от времени (напряжение считывается с датчика с равным шагом по времени);
- звук (тоже зависимость напряжения от времени, дискретизированная скажем с частотой 44,1 кГц)
- изображения, дискретизированные по пикселам (функция двух переменных, заданная таблично);
- курсы валют;
- результаты проведения экспериментов с варьированием параметров на нескольких заданных уровнях, и т.п.
Если вы владеете способами вычисления производных и интегралов - это никак не поможет вам в математической деятельности. Это тупиковая ветвь математики. А вот если вы не владеете способами вычисления конечных разностей - ни одну реальную математическую задачу вы не решите.
Правила вычисления разностей - совершенно другие, чем для производных. Например, для многих функций (особенно сложнейших функций, типа курса валюты - мультимасштабно-персистентных с большим случайным разбросом) разность dy существенно зависит от промежутка dx, на котором берется – а не просто пропорциональна dx, как для производных. Поэтому огромный опыт нужен в выборе правильных разностей и способах их вычислений.
3. НЕ ИСПОЛЬЗУЮТ РАВЕНСТВА
В профессиональной математике стараются не использовать концепцию равенства «=». Равенства не бывает в природе, это математически противоестественно. Можно говорить либо о «больше» и «меньше», либо о динамическом балансе, к которому стремится система.
В математическом аппарате не стоит использовать уравнения, системы уравнений. Это делает математический аппарат жестким, требующим обратного решения (которое гораздо сложнее и менее обосновано, чем прямое), и дает единственный ответ с сомнительной практической ценностью. Вместо этого есть методы, имитирующие динамический баланс в системе (о таких методах я подробно расскажу в 5 ... 7 разделах).
Особенно смешно, когда решив задачу пишут такой ответ: «Ответ: х = 4». Это бред. В математике нужен не точечный, а интервальный результат, например, «оптимальное значение x от 3,2 до 4,4». Дело в том, что любая система реагирует на внешние условия. И изменяет свои параметры в широких диапазонах. Поэтому точечный ответ бесполезен - он не отражает динамических особенностей системы. Всегда нужен оптимальный диапазон - в каких пределах могут меняться параметры, чтобы система продолжала оставаться эффективной.
4. ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА ПО МАКСИМУМУ
В школе запрещают пользоваться даже калькулятором. Это бесконечная подлость по отношению к ребенку.
Последние 70 лет вся настоящая математика ориентирована не просто на компьютеры, а на максимум вычислительных возможностей - на суперкомпьютеры, облачные вычисления. Это называется Hi-End-математика, когда задачи ставятся и решаются на пределе возможностей современной вычислительной техники.
5. МАТЕМАТИК САМОСТОЯТЕЛЬНО ФОРМУЛИРУЕТ СЕБЕ ЗАДАЧИ
В школе и вузе к детям относятся как к глубоко умственно отсталым людям. Детям дают ГОТОВЫЕ задачи и требуют их решения.
Математика заключается совсем в другом! Математик НЕ РЕШАЕТ задачи - для этого у математика есть готовые технологии, очень простые, быстрые и надежные, которые автоматически решают задачи. Математик - это тот, кто ФОРМУЛИРУЕТ задачи.
«На вход» к математику поступают проблемы из самых разных областей. Работа математика в том, чтобы свести проблему к нескольким простым математическим задачам, которые уже легко решается отработанными методами. Чем профессиональнее математик, тем к более простым и быстрорешаемым задачам он может свести проблему.
6. ЗАРАНЕЕ НИЧЕГО НЕ ИЗВЕСТНО О ЗАДАЧЕ
Еще один способ обыдления детей в школе и вузе. Детям дают заранее продуманные задачи!
В реальной математической деятельности заранее ничего не известно о задаче:
- заранее не известно, какими методами решать задачу;
- заранее не известно, решится ли задача вообще, или для получения результата нужно решать совсем другую задачу.
- исходных данных гораздо больше (в 10..10000000 раз) или меньше (обычно вообще нет), чем нужно.
Или почему нужно полностью переучиваться математике после вуза
1. ЧИСЛА НЕ ЦЕЛЫЕ
Задачи в школе и вузе - далеки от реальности, это просто головоломки, чтобы занять детей, чтобы дети не мешали взрослым. Поэтому числа - целые, чтобы легко и приятно провести время.
В профессиональной же математике числа, в основном, - не целые, вещественные, с мантиссой и порядком. Типа 1,2345 или 8,72*10^7.
Это вызывает шок у ребенка, окончившего школу и вуз, особенно математические классы и специальности. У детей нет никакого опыта в округлении чисел, в понимании, сколько знаков после запятой оставлять, в поддержании уровня точности чисел при вычислениях различных типов.
Теорема Виета? Решение квадратного уравнения с четным вторым коэффициентом? Решение кубического уравнения через множитель свободного члена? - поражает подлость по отношению к детям - детей учат всякой фигне, основанной на целых числах, которая в реальной жизни точно не встретится.
2. НЕТ ПРОИЗВОДНЫХ И ИНТЕГРАЛОВ
В профессиональной математике не используют производные и интегралы. Вместо этого используют РАЗНОСТИ и СУММЫ.
Дело в том, что 99 % реальных функций - разрывны в каждой точке. Поэтому аппарат производных/интегралов полностью не применим.
Функции в реальных задачах «заданы таблично»:
- зависимость показания датчика от времени (напряжение считывается с датчика с равным шагом по времени);
- звук (тоже зависимость напряжения от времени, дискретизированная скажем с частотой 44,1 кГц)
- изображения, дискретизированные по пикселам (функция двух переменных, заданная таблично);
- курсы валют;
- результаты проведения экспериментов с варьированием параметров на нескольких заданных уровнях, и т.п.
Если вы владеете способами вычисления производных и интегралов - это никак не поможет вам в математической деятельности. Это тупиковая ветвь математики. А вот если вы не владеете способами вычисления конечных разностей - ни одну реальную математическую задачу вы не решите.
Правила вычисления разностей - совершенно другие, чем для производных. Например, для многих функций (особенно сложнейших функций, типа курса валюты - мультимасштабно-персистентных с большим случайным разбросом) разность dy существенно зависит от промежутка dx, на котором берется – а не просто пропорциональна dx, как для производных. Поэтому огромный опыт нужен в выборе правильных разностей и способах их вычислений.
3. НЕ ИСПОЛЬЗУЮТ РАВЕНСТВА
В профессиональной математике стараются не использовать концепцию равенства «=». Равенства не бывает в природе, это математически противоестественно. Можно говорить либо о «больше» и «меньше», либо о динамическом балансе, к которому стремится система.
В математическом аппарате не стоит использовать уравнения, системы уравнений. Это делает математический аппарат жестким, требующим обратного решения (которое гораздо сложнее и менее обосновано, чем прямое), и дает единственный ответ с сомнительной практической ценностью. Вместо этого есть методы, имитирующие динамический баланс в системе (о таких методах я подробно расскажу в 5 ... 7 разделах).
Особенно смешно, когда решив задачу пишут такой ответ: «Ответ: х = 4». Это бред. В математике нужен не точечный, а интервальный результат, например, «оптимальное значение x от 3,2 до 4,4». Дело в том, что любая система реагирует на внешние условия. И изменяет свои параметры в широких диапазонах. Поэтому точечный ответ бесполезен - он не отражает динамических особенностей системы. Всегда нужен оптимальный диапазон - в каких пределах могут меняться параметры, чтобы система продолжала оставаться эффективной.
4. ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА ПО МАКСИМУМУ
В школе запрещают пользоваться даже калькулятором. Это бесконечная подлость по отношению к ребенку.
Последние 70 лет вся настоящая математика ориентирована не просто на компьютеры, а на максимум вычислительных возможностей - на суперкомпьютеры, облачные вычисления. Это называется Hi-End-математика, когда задачи ставятся и решаются на пределе возможностей современной вычислительной техники.
5. МАТЕМАТИК САМОСТОЯТЕЛЬНО ФОРМУЛИРУЕТ СЕБЕ ЗАДАЧИ
В школе и вузе к детям относятся как к глубоко умственно отсталым людям. Детям дают ГОТОВЫЕ задачи и требуют их решения.
Математика заключается совсем в другом! Математик НЕ РЕШАЕТ задачи - для этого у математика есть готовые технологии, очень простые, быстрые и надежные, которые автоматически решают задачи. Математик - это тот, кто ФОРМУЛИРУЕТ задачи.
«На вход» к математику поступают проблемы из самых разных областей. Работа математика в том, чтобы свести проблему к нескольким простым математическим задачам, которые уже легко решается отработанными методами. Чем профессиональнее математик, тем к более простым и быстрорешаемым задачам он может свести проблему.
6. ЗАРАНЕЕ НИЧЕГО НЕ ИЗВЕСТНО О ЗАДАЧЕ
Еще один способ обыдления детей в школе и вузе. Детям дают заранее продуманные задачи!
В реальной математической деятельности заранее ничего не известно о задаче:
- заранее не известно, какими методами решать задачу;
- заранее не известно, решится ли задача вообще, или для получения результата нужно решать совсем другую задачу.
- исходных данных гораздо больше (в 10..10000000 раз) или меньше (обычно вообще нет), чем нужно.
Мб он имел в виду какое-нибудь уравнение Вселенной? Такое в принципе может суещствовать
7. СТОПРОЦЕНТНОСТЬ
Учебные задачи не обязательно решать на 100 %. Вы все равно получите пятерку, даже если решите 90 % задач. Вы можете решить половину задач на экзамене ЕГЭ, многие не до конца, и все равно это будет аналог пятерки.
В реальной же математике любая нестопроцентность означает срыв проекта. Пока не будут решены 100,000 % задач - математик не сдаст проект и не получит деньги.
Казалось бы, маленькая разница между 90 % и 100 %. На самом деле эти 10 % - это самое сложное, в 10 раз сложнее остальных 90 %, и требует в 10 раз больше времени. Поэтому нужен грандиозный опыт и огромное количество сил, чтобы довести математический проект до конца, до 100 %.
Поэтому дети после школы и вуза непригодны для математической деятельности - они способны просто занимать деятельностью, но не умеют получать завершенные результаты. Нужны долгие годы, чтобы человек этому научился.
8. ЗАДАЧИ НЕ ОБРАТНЫЕ, А ПРЯМЫЕ
В школе и вузе извращена постановка математических задач. Обычно задача ставится в обратном виде: «дано» - «найти».
Реальные же задачи ставятся в прямом виде: «найти» - «дано», если более подробно: «подобрать параметры так, чтобы выполнялось условие». Такая постановка задачи математически более естественна.
Например, в школе задачу поставили бы так. «Определить площадь паруса в форме треугольника со сторонами 5, 6, 8, м». В реальной математике задача была бы сформулирована так: «Площадь паруса должна быть 35 м2. Какую он должен иметь форму и какие геометрические параметры?».
9. НЕЛЬЗЯ, РЕШИВ ЗАДАЧУ, ОСТАНОВИТЬСЯ НА «ОТВЕТЕ»
В учебной математике решение задач заканчивается ответом: «Ответ: х = 4». Это полное нарушение мышления.
Вся реальная математика начинается ПОСЛЕ «ответа». Само по себе решение задачи не имеет никакой ценности. Важен следующий этап - многократное решение задачи с различными входными параметрами. Этап исследования.
На этапе исследования делают три вещи:
- выявляют закономерности (как каждый входной параметр влияет на результат)
- ищут оптимальные параметры, чтобы ответ был как можно лучше и стабильнее
- готовят материалы для быстрого прогнозирования (например, таблицы, номограммы), чтобы в дальнейшем не решать задачу снова, а сразу определять «ответ» по набору исходных данных.
10. НИКАКИХ ДОКАЗАТЕЛЬСТВ И ВЫВОДОВ
В школе и вузе, используют много доказательств и выводов, чтобы детей подольше занять чем-нибудь. Это прикольно, имитирует какую-то логику и стройность учебного математического аппарата. Но это полный бред!
Все, что нужно доказывать, - нельзя использовать в серьезной деятельности ни в коем случае! Это мутный математический аппарат, ненадежный.
Математический аппарат должен работать, как автомат Калашникова, на 100 %. Только тогда получаются настоящие программы, смартфоны и компьютеры, только тогда летают ракеты в космос.
Все, что реально используется в профессиональной математике - во-первых, математически естественно, поэтому нет смысла что-то доказывать. Во-вторых, основано на грандиозном опыте успешного применения, поэтому тоже не требует каких-то доказательств. В-третьих, доказывать некому, сам математический аппарат не интересует потребителей математики; их интересует конечный результат.
11. ЕДИНСТВЕННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ
Чтобы подольше занять детей в школе и вузе используют несколько методов решения одной и той же задачи. Это прикольно. Но не профессионально и не научно.
В профессиональной математике - каждый класс задач решается одним единственным методом. Еще лучше, когда самые разнообразные задачи решаются одним и тем же универсальным методом.
В арсенале профессионального математика есть около 20 методов, с помощью которых можно выполнить любой математической проект, максимальной сложности. Чем меньше методов у математика – тем выше математический профессионализм, тем более фундаментальный математический аппарат.
12. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ВМЕСТО АНАЛИТИЧЕСКИХ
В школе и вузе детям навязывают аналитическую математику вместо численной. Это подло.
Проблема в том, что аналитическими методами нельзя решить в принципе 99 % встречающихся в реальных задачах уравнений, интегралов, дифференциальных уравнений и т.п.
В то же время 100 % реальных задач решаются численными методами.
Поэтому естественно, что профессиональные математики используют то, что всегда надежно работает, вместо прикольного, но мутного математического аппарата.
13. ПРОСТОТА И СКОРОСТЬ ВМЕСТО ГРОМОЗДКОСТИ
В школе математика должна быть максимально громоздкой, чтобы подольше занять детей.
В профессиональной математике - математические методы должны быть максимально простые и понятные. Только тогда их можно скомбинировать, чтобы решить огромный и сложный математический проект.
Чем проще математический аппарат - тем надежнее будет работать создаваемая математиком программа, электронное устройство.
Чем быстрее в реализации математические методы - тем больше работы успеет математик сделать за месяц, тем выше получится его зарплата.
14. МОНОТОННОСТЬ
Занятия в школе и вузе должны проходить весело, чтобы дети не потеряли концентрацию внимания. Поэтому детям каждый день рассказывают новые темы. Новое-новое-новое.
В реальной математической деятельности приходится делать одно и то же. Каждый день, много раз. 99 % людей с исковерканной психикой после школы и вуза - к этому не способны.
В этом заключается математический профессионализм - как наиболее эффективно организовать монотонную однотипную деятельность.
Ну во первых, спасибо за ответ, конечно.
>пидорахенский дроч на маняматику пояснили еще в прошлом треде
пойду поищу
А километровые интегралы и пределы которыми так пугают (сам не учился, но наслышан) на мех. мате значит в ML решать не приходится? Ну есть же задачи где это надо или я жил во лжи?
Ну вот хочу я заниматься прикладным ML и только. Не открывать что то новое в области а решать прикладные задачи. Ну уметь самостоятельно реализовать все эти KNNы, линейные регрессии и все такое прочее, ну или что там еще делать приходится.
А как же Yandex? В нем же еще есть какая то наука, не так ли? Я вот пару дней назад смотрел на ютубе "чем живет яндекс", они в какой то кампус в США отправили своих марсоходов еду развозить. Или это все туфта и никакой не прорыв? Или перевод закадровым голосом видео в браузере.
Я просто понять хочу.
>Пост человека, который покинул школу после 9 -го класса.
В мак работать, очевидно
А может кто нибудь еще посоветовать годный курс по статистике и терверу? А то все кто на русском на всяких форумах что предлагают это учебники лохматых 60-70х годов, типа это самое годное что есть. Ну не больной ли народ? И вот в таких ситуациях я реально начинаю загоняться и дебилом себя чувствовать.
По тому что изложение там часто такое что ничего понять невозможно.
Ну да, они не факт, что туда пройдут конкурс, они же разговаривать не умеют и воняют
> годный курс
ну или книгу
>а какого же хуя тогда скотоублюдия просасывает огроменный китайско-пиндосский хуй в "науке" ML
Хуя даун, ты правда такой даун, что не понимаешь ответ? Насасывает скотоублюдия потому и только потому, что ML = Видеокарты, много-много видеокарт. У пиндосов есть деньги (печатают) и могут позволить себе видеокарты. Чингчонги их делают, тоже могу позволить. Все остальные сосут.
ну вообще то мы насасываем вообще у всех, даже в топ 15 не входим отчет стенфорда
https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/11/2021-AI-Index-Report_Master.pdf
Увы, да.
Мимо к.т.н.
Пидораш, да не рвись ты. Опять пиндосы с видеокартами говно в штаны пидорах подбросили. У вас головные вузы по объему статей по CS, ML в Q1 журналах проигрывают вузам Пакистана и Вьетнама. А, ну да, "аряя, а вы на рейтинги не дрочите", ору. Пидорюндель, видеокарточки уже имеются, а пидорашья-совковая традиция осталась, поэтому говно и жрете.
Катитесь, экселеперекладыватели
> Задачи в школе и вузе - далеки от реальности, это просто головоломки, чтобы занять детей, чтобы дети не мешали взрослым
Дальше не читал. Отборная шиза. Скрыл вместе с теми, кто это начал обсуждать
>даже в треде есть примеры, чел может в линейную алгебру, но не знает как выстроить задачу и построить модель
Это я лол. Один семестр были основы линейной алгебры, так что вкатился за пару недель в нейроматан. Все потому что теории в инете дохуя, ну и я быстро учусь, а прикладных примеров нейросетей мало. Приходиться читать литерали ноунеймов из интернетов и умельцев предсказывающих курс криптовалют через сетки. Срачи на счет применений отдельных видов сетей до сих пор не угасают. Особенно хуево что большинства различие в точности дотигает 5-15%, и по-сути однохуйственно через какую делать лишь бы не обосраться.
Математикоблядь плиз...
Вкатываюсь, собираюсь писать шахматного бота, какие подводные?
Тут оффтоп, психиатрические термины и экзистенциальные вопросы вместо программирования.
Прошлый тут
Шапку не копирую, потому что она не нужна.
Хочешь ML, учи CS229, CS231n, линейную алгебру, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus.
Хотя нет, не учи. Но хотя бы backpropagation освой. Больше нахуй ничего не нужно, потому что ничего нового за 50 лет AI не изобрели. И ты все равно не будешь нихуя делать серьезного, твой максимум - поигрульки с готовыми решениями и работа перекладывателем экселя или, если повезет, ничем не примечательным машоб-дауном с зарплатой ниже любого любителя крудов. С тебя даже фронтендо-макаки будут смеяться, ведь они хотя бы могут в нормальный код. Зато у тебя будет бейджик элитария. Правда, элитарием ты будешь только у себя в голове.
Еще учи graph machine learning (GML). Это, как водится, реклама.
Осторожно, в треде манябиологи и маняпсихологи, которые с каких-то хуёв решили, что они шарят в биологии и психологии, хотя всю жизнь были программистами, причем бездарными.
Хочешь что-то спросить? Только вкатываешься? Спрашивай совсем базовые вещи, наши дурачки тебе расскажут по верхам с пальцем у подбородка о спектральной кластеризации, о которой что-то услышали на лекции "Введение в машинное обучение" на 3-м курсе своего МухГУ. Что-то более серьезное - пожалуй, не здесь.
В общем, наши дебики тут сознание оцифровывать собрались, математики, исследователи, серьезные люди, паперы, все дела. Правда, пока только пытаются генерить прон с лолями, смотрят курсики Стэнфорда и хлебают мамины борщи. Работа подождет - растет будущий ученый, а не эта ваша макака! Заходите, мы с них тут уютно смеемся.