>>1036439 (OP)
Может, и мандада тогда тоже мосив?

И че, мне надо умножать вектор на массив и все будет заебись, нейроночка будет думать?

Пытаюсь разобраться, но там какие то формулы ебанистические, даже толком не объясняется что это.
При том что вышка техническая у меня есть (инженегр) и математика мне знакома с курса университета.
Реквестирую материалы для вката, кстати

>>1036662
А тебе не похуй какой моделью создавать закономерности? В голове вроде как тоже веса. Интересно было бы понять алгоритм их настройки.

Как вкатиться в обучение с подкреплением?

>>1037131
https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016
лекции 7, 8, 9

>>1037205
https://www.quora.com/What-frameworks-are-available-for-reinforcement-learning

Посоны. Поясните мимокрокодилу:
1. В каких журналах обычно публикуются топовые статьи по машинному обучению?
2. Если смотреть на теорию, а не на практику. Это скорее статистика, или все же математика?(да, статистику как бы не считаем математикой)
3. Та математика, которая используется, теоретиками машинного обучения она узкая и специфическая именно для этой отрасли, или эти теоретики они вполне себе математики не хуже других?

>>1037466
1. arxiv.org
2. Статистика
3. Не узкая и не специфичная.

>>1037468
Т.е. алгебра если и нужна, то минимально, а всякие геометрии так вообще нахуй не нужны?
В статистике есть движение вперед, прогресс, открытия? Или это все полумертвое?(без подвоха, я правда не в теме)

>>1037484
Никакой алгебры (она нигде не нужна), никакой геометрии (это не геймдев), в статистике никакого движения вперед, всё полностью мертвое.

>>1037485
Что-то мне подсказывает, что ты надо мной издеваешься, ну да ладно. Другой вопрос. Я слышал, что два самых годных научных центра(в РФ) по этому вашему машинному обучению это ВЦ РАН и ИППИ, так ли это? они занимаются одним и тем же, или у каждого своя специфика? это один уровень, или какой-то из них все же более годный?

>>1037487
Не издеваюсь, это так.
Хз, я не в курсе развития машобчика в россии, статей с архива и так по горло хватает.

>>1037490
Не очень тебя понимаю. Машобчик развивается? Наверное развивается. Значит должны быть люди, которые двигают соответствующую теорию. Но, как можно двигать то, что по твоему мертво и новых результатов нет?

>>1037491
> Машобчик развивается?
Машобчик сейчас это скорее не про науку, а про технологию обработки данных, никакого существенного левел-апа в теории не было уже лет 5.

>>1037493
Хоть что-то про науки о данных развивается? Ну там дата майнинг или биг дата, ну или как там у вас это назвается.
Последние левел-апы в теории были сделаны с помощью ученых занимающихся статистикой, или чем?

>>1037495
Появилось много всяких-разных данных/датасетов => нейросеточки стали обучаться эффективнее. Последние левел-апы делали специалисты по нейросетям/сomputational_statistics.

>>1037498
Т.е. сейчас все довольно стабильно, медленный рост качества, ничего нового? Есть хотя бы намеки на то, что в какой-то сфере может быть прорыв?

>>1037499
Сейчас очень много людей в машобе (на реддите уже больше 100000 подписчиков на r/machinelearning), тема очень модная, так что всё возможно.

>>1037501
Я правильно понял, что эта такая вещь в себе относительно слабо связанная с разными науками как статистика, математика и тд и тп?

>>1037502
Нет, почему, статистику важно знать очень плотно + немного матана.

>>1037503
Вот-вот. Сейчас по сути то, что мне было узнать важнее всего. Т.е. есть очень немного матана, который надо бы знать. А если знать больше? Это бесполезно в машобе? Применение есть только у ОЧЕНЬ ограниченных разделов матана?

>>1037504
Нэ, 1-2 курс матана максимум, ничего специфического.

>>1037506
Даже если мы говорим не о практиках, а о теоретиках?

>>1037506
Ок, спасибо, бро

>>1037507
Ну теоретики специализируются на статистике, теории алгоритмов + мультидисциплинарство (биология, лингвистика) в почёте.

>>1037509
кроме биологии и лингвистики есть распространенные варианты?
и, теперь уж точно последний вопрос: если есть желание не спеша вкатиться с нуля, в качестве средства заняться свободное время, с чего начать?

>>1037511
Ну хз, любые науки где есть биг дата.
Если с нуля, то лучше всего курсы от яндекса на курсере, потом читаешь туториалы к популярным библиотека по машобу (keras, tensorflow) и гуглишь непонятное.

лет 5 назад уровень хайпа был существенно меньше чем сейчас?
тожемимопроходил

>>1037515
Да
https://trends.google.ru/trends/explore?date=today%205-y&q=%22machine%20learning%22

>>1037511
>кроме биологии и лингвистики есть распространенные варианты?
Экономика, обработка сигналов, социология

>>1037493
>>1037498
Кроме теории статистического обучения никаких левел-апов и не будет. В нейроночках осталось только слои наращивать.

>>1037487
>ВЦ РАН и ИППИ
>они занимаются одним и тем же?
В ВЦ РАН умножают матрицу на вектор и раскладывают тензор. В ИППИ ищут минимум функции.

>>1037844
А для человека не знакомого с темой, можно как-то попонятнее?

>>1037888
> А для человека не знакомого с темой, можно как-то попонятнее?

>В ИППИ ищут минимум функции:
>Лаборатория №10 Интеллектуальный анализ данных и предсказательное моделирование
проект по минимизация массы композитной боковой панели болида «Формулы-1» на основе данных натурных экспериментов и данных вычислительных экспериментов с соответствующей физической моделью.
>наука сырьевой криптоколонии в 2017 году

>>1037956
ВЦ РАН лучше, или те же яйца?

>>1037985
Что лучше-то?

В ИППИ до недавнего времени работал Юрий Нестеров -- один из ведущих исследователей в мире по выпуклой оптимизации. Сейчас он уже в Бельгии.

Про ВЦ РАН не знаю ничего, но думаю полдюжины нормальных ученых там еще осталась.

Только все это нафиг никому тут не нужно. Публикации, препринты, цитирования. Нахер оно все надо.

Будете облегчать композитную боковую панель на субподряде или считать загрузку такси в Яндексе. Ничего более осмысленного делать криптоколонии не положено.

>>1038001
А в цивилизованном мире какие научные центры самые годные?

Сейчас максимальный индекс Хирша из тех кто остался в ИППИ равен 31. У Нестерова 50 -- умные люди оттуда съебывают:
https://scholar.google.com/citations?view_op=view_org&hl=en&org=135524506371074591

У ВЦ РАН нет странички, но походу самые высокоцитируемый там Воронцов.
https://scholar.google.com/citations?user=KIW4fnsAAAAJ&hl=en

>>1038006
https://scholar.google.ru/citations?view_op=search_authors&hl=ru&mauthors=label:machine_learning

Читайте Вапника короче. Круче него никого нет. Плюс все ранние книги написаны по-русски. Плюс отдельная книга с кодом на Фортране.

>>1038019
Круче Вапника в МЛ и правда нет никого, только местное быдлецо этого не понимает. И на английском он не сложнее, чем на русском. Вот только код на фортране точно не нужон, в плане практики лучше почитать про запиливание вручную SVM на слесарьплове или в R с помощью тамошних солверов квадратичных задач типа quadprog.

>>1038352
>когда таргет задается не значением, а верхней и нижней границей?
Нечетким числом, то есть. Есть, конечно, нечеткие аппроксиматоры никто не отменял. Но тута это не модно, Ын, Сутскевер, Лекун и прочие бородатые хипстеры на коворкингах не одобряют.

>>1038352
Бери среднее значение )))

>>1038352
>>1038478
Ой, не дочитал до конца.

Почему нельзя делать две регрессии, для минимальных и максимальных значений?

>>1038352
Не понимаю в чем проблема. По сути у тебя функция двух(если границы заданы нормальным распределением) переменных или трех переменных (если надо отдельно указывать нижнюю грань, верхнюю грань, среднее).

Строй приближение функции нескольких переменных и все.

>>1038480
Лол я даун. Сорри.

>>1036439 (OP)
Почему Эндрю Нджи берёт за ошибку последнего слоя error = a - y, хотя я обычно вижу error = (a-y)*g'(z)

>>1037131
Зарешай тетрадочки отсюда:
https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL

Когда разбершься, регайся на openai.com и начинай фигачить игоры из gym.openai.com

Еще советую глянуть на policy gradient strategy и feudal(hierarhical) reinforcment learning.
Три интересные статейки на тему:
https://arxiv.org/abs/1611.01626
https://arxiv.org/abs/1703.01161
https://arxiv.org/abs/1707.06203

Можно ли хранить логи в нейросети? И что из этого выйдет?

>>1039629
Не очень понял зачем и как, но, судя по всему, вам нужны автоэнкодеры:

https://en.m.wikipedia.org/wiki/Autoencoder

Господа, насколько сложно обучить нейросеть генерировать уникальный контент для сайтов по заданным ключевым словам, т.е. чтобы на выходе были полноценные статьи по заданной тематике по 2-3к знаков каждая, к примеру. Читал на хабрепараше про рекуррентную нейросетку, но там все ограничивалось описанием товаров, отзывов и т.д. Нужно что-то типо http://shir-man.com/gienierator-istorii-k-fotoghrafiiam/ или https://apparat.cc/news/rnn-ai-science-fiction/ ну это уже пиздец круто как по мне:-) Алсо, сам вебмакака и нихуя не знаю матана, насколько реально хотя бы что-то похожее реализовать? Просто где-то год назад анон здесь писал про нейросети, что они уже в состоянии романы писать, ну в контексте того что люди ужеинахуй не нужны будут, биомусор короче:-)

>>1040383
>полноценные статьи по заданной тематике по 2-3к
это пока невозможно

>>1040383
>насколько сложно обучить нейросеть генерировать уникальный контент для сайтов по заданным ключевым словам
Очень. Текст-то генерировать несложно но только он бессвязный выходит.
>что они уже в состоянии романы писать
Постмодернистские разве что, лол.

А кто-то пытался обучить нейросеть блиссимволике? Ведь, по сути, нейросеть чем-то подобна на ребенка с ДЦП.

Есть кто на ICML? Заебался в номере хекковать.

>>1040383
Ишь ты, кокой хитрый. Нагенерить миллионы текстов и впаривать копирайтерам с сотен левых акков. Нет, братюнь, не выйдет у тебя зарабатывать по одной-двум хатам в день. Максимум получишь нечто уровня https://twitter.com/neuromzan

>>1040590
Запили нам фоточки с конфы. Кенгуру там или что вокруг.

>>1040593
Нахуя мне твои копирайтеры, имея лямы уник контента можно клепать тысячи сдл и иметь по пентхаусу в сутки:-) Короче пока что максимум ныне это что-то вроде https://habrahabr.ru/company/meanotek/blog/259355/

>>1040557
>подобна на
)

>>1040426
То есть максимум ныне это коменты в клиттере или небольшое описание к товару? Если даже скормить нейросети десятки гигов текста определенной направленности, то грубо говоря, она не сможет установить достаточное кол-во зависимостей, чтобы текст был более менее связным, это будет просто простыня уник текста на уровне грубого синонимайза?

>>1041505
Ну сейчас все эти модели вероятностные, то есть недалеко ушли от какой-нибудь цепи Маркова. Осмысленный текст они не могут генерировать потому что никаких мыслей у них нет. Напиши Хассабису в DeepMind письмо, пусть что-нибудь придумает.

>>1041005
) ограниченный словарный запас

Что в крестах используют вместо питоньего Keras?

>>1041921
Tensorflow, наверн.

>>1041921
>>1041978
Леее, чукчи. "тюленя, оленя", больше ни про что не слышали. Если не керас, значит слесарьплов. Если не слесарьплов, то керас. Вот на крестах - http://mxnet.io/

>>1041921
caffe, dlib, tinyDNN

Во что превратится программирование через пару лет:
https://github.com/joelgrus/fizz-buzz-tensorflow/blob/master/fizz_buzz.py

>>1042104
Двачую эстета

>>1042128
Спасибо, угарнул со статьи.

>>1036439 (OP)
С каких пор курсера стала платной? Я раньше все просто так получал что там, что на юдасити. Думал в айти уже почти коммунизм.

А кто в СССР/России был специалистом по нейронным сетям? Вроде Вапника в машобе. Кого можно почитать?

Смотрел видос про какого-то мужика с физтеха, который 40 лет строил нейрокомпьютеры. Он норм? Или профессор Выбегалло?

Анон, сколько слоев сейчас в сетях для распознавания изображений?

>>1042951
Несколько тысяч (или даже десятки/сотни тысяч).

Очень глубокие сети попробовали -- теперь надо попробовать очень широкие сети. Шириной с твою мамку

Там OpenAI для Дотки бота запилили который лучших игроков уделывает. Мамок тоже вроде ебёт.
https://blog.openai.com/dota-2/

Прошелся по гугл-школяру по чувакам с тегам нейронные сети и среди русаков там только пара физиков с ЦЕРНа. Что совсем нет никого крутого по теме?

Вспомнил как зовут профессора который выглядит, как Выбегалло -- Галушкин А. И.

В википедии написано, что он придумал backpropagation, но так как данная инфа написана только в русской вики -- то боюсь, что это он сам про себя и написал.

>>1042958
Дота-дауны, кстати, визжали, что их игра в миллион раз сложнее шахмат и го. Что для нее никогда не создадут кампуктерную программу, которая будет их ебать. Наивные.

>>1042954
Че ты как лох ограничиваешься тремя измерениями.

салам, терпилы.
решил начать обмазываться мл и алгоритмами.
буду разбирать сорцы вот этой либы и алгоритмы из нее.
http://php-ml.readthedocs.io/en/latest/machine-learning/association/apriori/
положняк?

>>1043200
>PHP

>>1043217
пшел нахуй байтоеб. только у веба есть будущее, только динамика впереди.

>>1042960
> 1v1
> dota
Дотан - коммандная игра. Ждём коопящихся ботов.

Не понимаю программистишек, зачем вы пилите сук, на котором сидите?

Как только будет создан сильный ИИ, вас же всех выкинут на мороз, как сраных луддитов после появления станков. ИИ может работать бесплатно 24 часа в день, не ест, не пьет кофе, не читает хабру, никогда не уставать и не ошибаться.

>>1043352
>Как только будет создан сильный ИИ
А в чем сила, брат?
>вас же всех выкинут на мороз
Если уж и программистишек на мороз выкинет, то остальные быдлопрофессии и подавно.
>зачем вы пилите сук, на котором сидите?
Потому что могут.

>>1042960
Дота говно для дебилов, кстати.

>>1043352
Да вон какие-то конструктивисты даже математиков обещают автоматизировать, а ты о программистишках

>>1043352
Я надеюсь, что ИИ выкинет вообще всех людишек на помойку. пилю его из пиплхейта.

>>1043356
>А в чем сила, брат?
В способности выполнять работу как минимум не хуже человека, при этом еще и бесплатно и непрерывно.

>Если уж и программистишек на мороз выкинет, то остальные быдлопрофессии и подавно.
Э, нет, тут-то мы и поправим программистишку! В быдлопрофессиях рыночек решает, ведь нелегальный таджик-строитель стоит дешевле робота. В IT наоборот, выгоднее будет заменить зажравшуюся кодомакаку на ИИ.

>Потому что могут.
Потому что узко направленны и не видят дальше своего носа.

>>1043374
>>1043375
Это в далеком будущем. А вот программистишки (большинство) останутся без работы очень скоро.

>>1043388
как можно остаться без работы в создании самого модного направления последних 20 лет?

>>1043395
Я про веб-макак и прочих формошлепов, их как раз системы вроде DeepCoder заменят как класс.
В Machine Learning и Data Mining люди будут нужны, но бывшему пиццевозу в эту область никак не вкатиться, там же нужно знать математику.
В итоге 99% современных кодеров останутся без работы.

Никакого ИИ не будет. Будет миллион разных костылей с мозгом уровня амебы или печеночного сосальщика. Никакой угрозы для людей нет. Проблемы будут только если ты работаешь кассиром, грузчиком или изготовителем бургеров. Там мозга печеночного сосальщика как раз хватит.

>>1043429
Ну, как-бы есть сторонники и совсем других архитектур, не диплеринг, но это не так модно, не так стильно и не так молодежно.

>>1043429
блять, да меня бычий цепень медленно убивает и никакие лекарства не помогают, ты зря недооцениваешь сосальщиков.

>>1043401
какие-то дикие фантазии свихнувшегося байтоеба.
веб уже автоматизирован до конструкторов сайта и плагинов, которыми может любой уася пользоваться.

>>1043429
Гугеловский tensor2tensor уже научился сортировать массивы, через несколько десятков лет можно будет шлёпать кожаных мешком на удобрения.

>>1043352
Долбоёб, ты понимаешь, что машоб на текущем этапе развития и сильный ИИ это вообще разные вещи?

>>1043531
>ты понимаешь, что машоб на текущем этапе развития и сильный ИИ это вообще разные вещи?
Самая хохма в том, что сильный ИИ не нужон, это больше философия чем прикладная задача. На практике достаточно того, что алгоритмы МЛ, не являющиеся сильным ИИ, давно уже могут решать задачи, в которые традиционно может только мыслящий человек. И чем дальше, тем таких задач все больше и больше, без всякого сильного ИИ даже в проекте. В эти ваши ссаные нейроночки все не уперлось, к слову. Вон выше упомянули системы автоматизированных математических доказательств. Coq не нейроночка и вообще принципиально не машоб, но теорему 4 красок (в которую даже мыслящие людишки нишмагли) на нем доказали как нехуй http://www2.tcs.ifi.lmu.de/~abel/lehre/WS07-08/CAFR/4colproof.pdf на данном этапе Кок используется как костыль для человека, но и это поправимо, я как раз занимаюсь одним из возможных путей полной автоматизации подобных задач. И опять же без нейроночек и машобчика, хотя вон есть и желающие приколхозить нейроночки к пруверам https://arxiv.org/pdf/1606.04442.pdf и даже не без некоторых успехов.

Как вкатиться в МЛ дебилу, который забыл математику?

>>1043561
Арифметику знаешь?

>>1043575
Знаю, и еще какие-то обрывочные знания из средней школы.

>>1036439 (OP)
На днях заинтересовался нейросетью и интересует такой вопрос.
Какой вид математики нужно знать что сделать нейросеть?
У меня уровень 7-8 класс математики.

>>1043585
А я вот старый, но раньше математику знал хорошо. Алгебру по Кострикину, например, изучил. Но мат статистикой, в то время, не очень интересовался. Давно это было. Какие пути вкатиться а эту область, х.з. Хочется побороться с гредущим альцгеймером, так как уже за тридцатник...

>>1043619
>гредущим
грядущим
альцгеймер не дремлет

>>1043217
сам PHP и расширения к нему написаны на C, в том числе и реализация "Fast Artificial Neural Network или FANN" => всё достаточно быстро, особенно в последних версиях

>>1043273
веб и байтоёбство -- вовсе не антонимы.
фу таким быть.

>>1043612
Арифметика, высшая арифметика (теория чисел), алгебраическая геометрия.

>>1043631
Ты еще алгебраическую топологию и дифференциальную геометрию забыл. Плюс ТФКП, операционное исчисление...

>>1043631
>>1043638
Я так понял что это минимум который нужно знать?

>>1043640
Для начала изучи все отсюда https://stepik.org/catalog?tag=866

>>1043643
По еnglish тегу тоже

>>1043640
Ну, желательно, доктора наук получить.

>>1043643
>>1043646
Не лучше я дальше буду веб-макакой, слишком сложно для меня. Это какая то хуйня для избранных.

>>1043646
Каких наук? Теологических?

>>1043652
Алгебраическая топология, дифференциальная геометрия, ТФКП и т.д.
Я пол года назад пробовал изучать дискретную математику, то дальше первой главы не мог пройти, так как РЕЗКО все вставало непонятным и запутанным.

>>1043655
Надеюсь ты понимаешь, что это стеб. Реально нужно инженерное знание математики на уровне заборостроительного.

>>1043655
>Алгебраическая топология, дифференциальная геометрия, ТФКП
Но ведь это всё не нужно...

А вообще какие есть методы вкатав этой сфере для энтузиастов без галстука. Конкурсы - это реально? Кто все эти люди на kaggle.com ?

>>1043559
https://www.youtube.com/watch?v=ZTZjFz8HPUM

>>1043666
И что тебя в этой сумме пугает - греческий знак сигма?

>>1043672
Что означает "n" над сигмой?
Что значит "i=1" под сигмой?

>>1043674
Если ты программер, то представь сигму как оператор for (i=1; i<=n; i++) { sum += x * w }

>>1043674
Там написано
sum = 0
for (i = 1; i <= n; ++i) {
sum += x * w
}

>>1043678
for (i=1; i<=n; i++) { sum += x_i * w_i }

Бля двач, что ты творишь?

>>1043678
>>1043681
Аааааа теперь понятно, я то думал что сигма это какие то йоба вычисления.

>>1043683
>x_i * w_i
А что значит нижнее "і"?

>>1043685
Элемент с индексом i

>>1043674
Зато в кадом перезвоним-треде:
РЯЯЯ!! ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ НИ НУЖНА!!
ЕБАТЬ ВЫ ЛОХИ!
ПЯТЬ ЛЕТ ЖИЗНИ В ПИЗДУ
ЛУЧШЕ ВЕБ-МАКАКОЙ ЗА 30 ТР

>>1043697
ВО и правда ненужно, в институте старый пердун хриплым голосом объясняет математику по учебникам из 60 годов, где поймешь только 5% материала в лучшем случае.
Лучше изучать то что нужно по мере продвижения, если все попытаться охватить то жопа треснет.

>ЛУЧШЕ ВЕБ-МАКАКОЙ ЗА 30 ТР
Сейчас веб-макакам платят от 40 и выше.

>>1043698
Я уже в одном из из тредов написал что сложные знания имеют цикличискую зависимость друг от друга. Без систематического образования освоить это в одиночку большая задача.

>>1043698
Подскажи чем новые учебники лучше старых из 60-х годов и посоветуй нормальные новые.

>>1043698
>учебникам из 60 годов
И что? Вот например А. Н. Колмогоров написал учебник по теорверу ещё в начале 1930-х, что положило начало аксиоматической теории вероятностей. Учебник до сих пор актуален.

>>1043704
По матану годнота H. Amann, J. Escher "Analysis I-III" 10/10, лучше Зорича. Первый том в 2005 вышел. По алгебре P.Aluffi "Algebra: Chapter 0" вообще красота, т.к. с самого начала учит теории категорий, первое издание вышло в 2009г.

https://www.youtube.com/watch?v=GrgQlqfWWx4

Нубо вопрос мимо проходящего в связи с видеорилейтед.

Может ли нейронка обучаться в несколько потоков или она только в одном работает? И если может, то как она потом производит синхронизацию этого изученного материала особенно если там данные противоречивые получились? Или процесс записи / обучения по факту происходит в одном потоке изолированного от распараллеливанного процессинга вычисления и извлечения данных и потом что-то типа коротких готовых результатов которые передаются в вашу Mode/Data ?

Зачем вы изучаете нейронные сети?

>>1043708
>Я уже в одном из из тредов написал что сложные знания имеют цикличискую зависимость друг от друга. Без систематического образования освоить это в одиночку большая задача.
Для простых задач хватит и минимума, я не собираюсь скайнет делать.

>Вот например А. Н. Колмогоров написал учебник по теорверу ещё в начале 1930-х, что положило начало аксиоматической теории вероятностей. Учебник до сих пор актуален.
Там устаревшие математические обозначения, в новый учебниках более понятные объяснения и доказательства.

>>1043697
>ЛУЧШЕ ВЕБ-МАКАКОЙ ЗА 30 ТР
>30 ТР
Я бы с радостью убежал работать вебмакакой

мимо заводораб

>>1043718
Лично мне просто интересно, хочется написать какого то бота для игры, и чтобы он соревновался с другим ботом, чтобы узнать какая нейросеть лучше будет, а то как людишки между собой соревнуются уже неинтересно, прошлый век.

>>1043725
Почему использовать именно нейросети?

>>1043725
А меня смущают суммы вознаграждения на kaggle.com

>>1043727
>kaggle
Ведь его придумали хитрые жиды, которые получают решение проблемы за символическую плату вместо того, чтобы нанимать исследовательскую группу без гарантированного успеха.

>>1043729
Это нормально - переносить риски на лохов.

>>1043726
Они лучше справляются с такими задачами.

>>1043733
Правильно я понимаю, что она не может дообучаться во время непосредственно игры?

>>1043730
Вот родился ты в Пакистане, но очень умный. Берешь и работаешь над датасетами на планшете, пока груженый ишак поднимается в гору. Выиграл $50k и можешь уже гарем купить и забыть о работе на всю жизнь.

>>104373
А откуда у пакистанца ферма машин с видюхами?

>>1043742
Богиня Азура подарила

>>1043625
>сам PHP и расширения к нему написаны на C, в том числе и реализация "Fast Artificial Neural Network или FANN"
падажжи, эта библиотека использует GPU или нет?

>>1043554
>Теоретически разницы с доткой никаких,
Разница принципиальная.
>тренировать можно на тестовых счетах.
нет

Что-то слишком мало сервисов уровня "потыкать" с обучением с подкреплением. Вот сверточные нейросети то там и котики всякие есть и прочее, а обучения с подкреплением нет.

>>1043736
Можно поставить чтобы и обучалась а можно и отключить эту способность.

>>1043746
>Разница принципиальная.
Ты так сказал? Поясняй.

>>1043670
И что это?

>>1043751
Не может быть алгоритма, который в долгосрочной перспективе прибыльней среднего по рынку, потому что рынок полностью прозрачен (все видят сделки по купле и продаже) и симметричен (все могут купить любые акции). Поэтому если такой алгоритм будет реально работать, все просто начнут копировать твои сделки и он работать перестанет.

>>1043775
А у спекулянтов есть спрос на прогеров знающих ML? Тяжело вкатиться, покатиться и прокатиться?

>>1043778
мл как ты понял маркетинговый ход, для впаривания говна матанопитухам, в трейденге мл нинужно от слова совсем.

>>1043775
>Не может быть алгоритма, который в долгосрочной перспективе прибыльней среднего по рынку,
Ты согласишься с тем, что доход на рынке зависит от конкретного поведения (купи-продай) в конкретной ситуации (текущая цена, история цены, объем торгов, его история показания индикаторов, текущие новости и т.д.)?

Почему нейроночка массив, а не список?

>>1043966
Нейроночка - зависимый тип же.

>>1043970
>зависимый тип
В смысле?

>>1043678
это есть множитель двух переменных возведенный в степень n?

>>1043993
Это двач сожрал квадратные скобки с индексами.

Школьники незнакомые с суммой не засирайте тред. Он создан для обсуждения свежих статей из архива.

>>1043971
В прямом, https://en.wikipedia.org/wiki/Dependent_type

>>1043997
>Школьники незнакомые с суммой не засирайте тред.
Мне 25

>свежих статей из архива
Какого архива?

>>1044004
>Какого архива?
https://arxiv.org/

>>1043745
Да, но можно и без него

Господа, сейчас вот эту нейронку разбираю.
Тут какая-то солянка из интерфейсов и абстрактных классов, использующих различные алгоритмы. пока не оче понятно.
https://github.com/php-ai/php-ml/blob/master/src/Phpml/NeuralNetwork/Network/MultilayerPerceptron.php
никто не хочет скоординироваться, чтобы разобраться в кишках нейронок? Просто использовать без понимания ее действия мне не хочтеся (планирую запилить веб сервис с самооучающейся нейронкой).

>>1044022
что она должа делать?

КТО ШКОЛЬНИК ТЫ ШКОЛЬНИК МНЕ 30 ЛЕТ!!

>>1044027
>КТО ШКОЛЬНИК ТЫ ШКОЛЬНИК МНЕ 30 ЛЕТ!!
Нахуй ты его гнобишь? У человека появился новый интерес и в первую очередь нужно общаться с человеком, а не с его заслугами или невежеством. Эту математику можно быстро выучить, а ничего сверхпродвинутого для import sleasorflow as sf не нужно. Если ты такой сверхразум он тебе конкуренции не составит, не мешай человеку вкатываться, если интересно

>>1044022
>солянка из интерфейсов и абстрактных классов, использующих различные алгоритмы. пока не оче понятно.
Похапе вообще ЯП курильщика, тут уже не в нейросетях проблема. Перцептрон и в африке перцептрон, что там разбирать. Аппроксимация функции многих переменных через суперпозиции частных функций от двух переменных, для чего и нужен скрытый слой. У Вапника суть перцептрона очень хорошо раскрыта, http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=BC6C3185972183559646187BE34C1C31 Аппроксимация функций зависимостей выходов от входов - это вообще универсальная суть всех нейронок, ничего другого они не делают в принципе.

>>1044026
я сейчас свою бизнес-идею палю, но ок:

анализировать симптомы болезней из сети, ставить диагноз по симптомам и выписывать лечение.
Книга на 332 страницы. Я уже читал краткие описания нейронок, даже в википедию про синапсы полез читать. Но все-таки я не могу понять, как они обучаются. Все результаты трейнинга они куда-то запоминают в класс, а потом выуживают, чтобы сравнить с инпутом??

>>1044051
>>1044033

>>1043712
Учи матчасть. Стохастические примочки работают как раз из-за того, что при распространении градиента на веса, дельта зависит в данный момент времени только от данного объекта, и даже если один объект (условно) попадается несколько раз подряд, то это окей. Думаешь, почему тащат GPU и TPU? Именно поэтому.

А в сабже они вообще могли запустить на одном агенте 100 сессий одновременно.

>>1043747
gym.openai.com и yandexdatafactory practical_RL на гитхабе.

Пользуйся.

>>1044051
да без разницы, куда конкретная реализация запоминает результаты обучения -- в класс или куда-то ещё.

Если ты, допустим, врач -- тебе нужен результат. Бери и применяй.

>>1043997
Ват? В 8 классе же, когда рекуррентные соотношения и индукцию проходят.

>>1044051
>свою бизнес-идею палю,
Братюнь, твоей гениальной бизнес-идее лет сильно больше чем тебе. Няпонци еще в 80-х годах мутили диагностические системы на нечеткой логике, Вапник еще в СССР в 70-х годах подобным занимался. Хохлы, вон, готовую технологию продают, гугли luven diagnostic, ранняя диагностика онкологии по параметрам клеток буккального эпителия.
>Все результаты трейнинга они куда-то запоминают в класс, а потом выуживают, чтобы сравнить с инпутом??
Результаты трейнинга - это изменения весов "синапсов". Вход, умноженный на эти веса, должен давать правильный выход. Для того и существует обучение. Сами веса представляют собой коэффициенты линейных или полиномиальных функций, в простейшем случае.

>>1044059
Хуя ты с 57 школы

>>1044064
>Вход, умноженный на эти веса, должен давать правильный выход
Тип я могу доумножаться до искусственного интеллекта?

>>1044067
Вот очень годное видео, один из создателей этой технологии все на пальцах поясняет, как что работает. Искусственный интеллект - это философская концепция, а не формальная постановка задачи. Нет нормального определения предмета - нет и быть не может предметной дискуссии. Чисто фактически, алгоритмы машобчика могут многое, что раньше считалось возможным только для человека, это все, о чем можно говорить твердо и четко в наше время.
https://www.youtube.com/watch?v=hc2Zj55j1zU&t=14s
https://www.youtube.com/watch?v=skfNlwEbqck

Тут я так понимаю, в основном преподы из универов и их студенты сидят?
Расскажите, как вам на кафедре? Норм платют? На науч. работах бабло пилить удается (инвесторы там фонды)?

>>1043868
да

Расскажите про примерный план изучения математики, необходимой для работы с tensorflow.
На данный момент есть обрывочные знания из школьной программы, знаю, что такое логарифм, синус - не больше, в азы матанализа не умею.

>>1044085
Но ведь то, что я описал, это и есть суть алгоритмов reinforcement learning, конкретные примеры - Q-learning, POMDP (марковский процесс принятия решений в условиях системы, только частично доступной для наблюдения). Это вполне алгоритмы, а ты сам только что признал, что оптимальное поведения на рынке к ним сводится.

>>1044088
Матанализ, теорвер, линал. Все на уровне первого попавшегося учебника, читанного по диагонали. Работа со слесарьпловом - это всего лишь построение графов, вершины которого это математические операции, ребра - скаляры/векторы/матрицы/тензоры в зависимости от задачи.

>>1044111
>Матанализ, теорвер, линал
Изучать именно в таком порядке?
И что делать, если встретится тонна незнакомых математических символов?
И да, требуют ли книги по высшей математике глубокого знания школьной программы?

>>1044115
>Изучать именно в таком порядке?
Нет, лучше параллельно.
>что делать, если встретится тонна незнакомых математических символов?
В любом учебнике объясняется вся используемая нотация.
>требуют ли книги по высшей математике глубокого знания школьной программы?
Нет.

>>1044118
Спасибо большое, анон.

>>1044115
Лучше учебник высшей математики для экономистов возьми - там как раз уклон в статистику.

>>1044089
Нет, не сводится. Когда ты каким-нибудь deep q-learning учишься играть, скажем, в блэкджек, у тебя есть определённое распределение состояний, которое задано правилами игры, и ты пытаешься найти стратегию, которая позволит тебе получить состояния, в которых ты получаешь какие-то ништяки. Фондовые рынки принципиально отличаются от этого тем, что распределение постоянно меняется. Это как пытатся MNIST нейронкой классифицировать но при каждом прогоне датасет слегка меняется так, чтобы у тебя ошибка осталась прежней. Заработать на акциях можно только если ты точнее оцениваешь её реальную стоимость чем остальной рынок но если ты можешь оценивать акции точнее других то все просто будут копировать твою стратегию и разница между твоей оценкой и реальной рыночной ценой очень быстро сойдёт к нулю. Такой вот парадокс. Если бы алгоритм мог здесь помочь, то Гугл уже давно был бы королём всех рынков но увы. Чтобы зарабатывать на акциях нужна ассиметричная информация, без этого никак.

>>1044218
Ты сам читаешь, что пишешь? Почитай. Разница между каким-нибудь понгом и рынком только в том, что в случае рынка правила динамически меняются. Но это не отменяет их существования, т.е. оптимальное поведение на рынке все равно зависит от состояний самого рынка, описанных здесь >>1043868 а не от астральных сущностей в виде гномика. И если под эти изменения может подстроиться человек, то может и алгоритм обучения с подкреплением, потому что в противном случае (если бы таких зависимостей не было) не мог бы и человек. В обоих случаях имеет место аппроксимация функции зависимости выхода (дохода) от входов (состояний рынка и возможных вариантов поведения). Я бы мог еще тезис Черча вспомнить, но это лишнее. В любом случае, как ни крути, в конечном счете то что может вычислить человек, может и машина Тьюринга. Нет ни одного известного человечеству случая, опровергающего этот тезис, как бы у хейтеров математики с этого жопы ни горели.

>>1044315
Для игры на рынке нужны ужаса и магия. Может тут и есть ряд закономерностей, но рандом тоже присутствует. Это как ставки на лошадей. Исходя из истории побед лошади ты можешь вычислить, какая победит. Но точно может предсказать только врач, берущий кровь у лошадей.

>>1044777
От алгоритма зависит. Если на вход подаются чб изображения - врят ли отличит.

В чем основные проблемы нейроночек?

>>1045251
Не распознает шум. Переобучается.

>>1044786
Терминатор расстреливающий манекены?

Это все пиздато, но какие проблемы можно решить кроме создания роботов?

>>1045555
Митяй, ты бы погуглил

https://ru.wikipedia.org/wiki/Рекомендательная_система

https://ru.wikipedia.org/wiki/Кредитный_скоринг

>>1044782
>Может тут и есть ряд закономерностей, но рандом тоже присутствует.
Там не только рандом. Наверняка есть моменты, не сводящиеся ни к рандому ни к функциональным зависимостям выходов от входов (многоходовочки крупных игроков, заговоры рептилоидов и т.д). Поэтому в алгоритмах обучения с подкреплением типа POMDP (parial-observed markov decision-making process) речь именно о частично-наблюдаемой системе, все переменные которой нам не будут доступны никогда и ни при каких обстоятельствах. При этом задача - выйти на наилучший возможный результат именно исходя из того, что мы имеем, а не из 100% целостной картины. Так что магия тоже учитывается.

>>1045555
да никаких проблем не решается, братан, хуйня всё это

...

>>1045959
Это из-за скобок с новой строки.

>>1045988
https://github.com/PicNet/XGBoost.Net/blob/master/XGBoost/lib/libxgboost.dll 28 ноября 2016 года

Будет ли актуален машоб через 4-5 лет, стоит ли вкатываться?

И вообще, каким вы видите будущее машоба. Очень интересно, что будет дальше или не будет.

>>1046093
Ну не знаю даже
https://www.newkaliningrad.ru/news/briefs/economy/14299115-glava-sberbanka-obyasnil-pochemu-ne-vozmet-na-rabotu-vypusknikov-yurfaka-bfu-im-i-kanta.html

>>1046097
Понял, принял.

>>1046094
> каким вы видите будущее машоба
https://www.youtube.com/watch?v=oqvtLGZb0A0
https://www.youtube.com/watch?v=7BX6om4TKgU
https://www.youtube.com/watch?v=p-0AtLhiubc

на каком ЯП лучше всего писать нейронки?

>>1046299
На brainfuck'e, очевидно.

на чём хотите, на том и пишите. На питоне легче, так как больше библиотек и разработка проще. Но сейчас даже для сраной пыхи есть пакеты.

>>1045959
https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/demo/binary_classification/README.md lol, оказывается xgboost поддерживает работу из-под консоли, принимая файл конфигурации на вход. Так тоже сойдёт. Так и сделаю

Теперь другой вопрос, который не является оффтопиков. Вот у меня есть обучающая выборка на 1200 значений, почти всё там это класс A, класса B там в 9 раз меньше (11.1%). Теперь вопрос: почему XGboost (по крайней мере с дефолтными значениями) так сильно забивает на precision? Потому что по умолчанию там мера error, а не kind of F1?
Я от безысходности запилил свою разбивку с Gini / F1-мерой, и я точно знаю, что там можно срезать 3%-4% от данных так, чтобы они почти полностью состояли из класса B. И, да, я учил на тренинговой выборке, а тестировал на тестовой, выборки не пересекаются.
У меня уже всерьёз появляются идеи самому имплементировать дерево решений.

>>1046299
На Пистоне уже всё готово и ждёт тебя. У Яши и Гугла весь ML на Пистоне. Вывод очевиден.

Как велико участия стран третьего мира в машобе?

>>1046365
>У меня уже всерьёз появляются идеи самому имплементировать дерево решений.
Ты одну хуйню юзаешь из-под хуевой обертки к третьей хуйне. Родина дала R, где всех этих хгбустов и прочего бустинга до жопы, все работает, в документации разберется даже средний пенсионер из аудитории одноклассников. Нет, не хотим. Хотим сладкий хлеб поедать. И это слесари? Говно какое-то...

>>1046360
>>1046366
А если меня не интересуют готовые фреймворки и пакеты, я хочу поразбираться в кишках и алгоритмах, то питон тоже подойдет?

>>1046745
Подойдет. Есть вот такая книшка http://gen.lib.rus.ec/book/index.php?md5=A5205BD61ADDC523C7FBFE1D7EB0B3C6 про объяснения алгоритмов МЛ и запиливание их с нуля на пистоне.

>>1046686
Ну из России несколько хороших учёных есть, про остальные не знаю.

>>1046686
Весьма велико. На индусах весь современный машоб держится.

>>1046760
спасибо

Какие сейчас темы в машобе актуальны особенно?
Хочу научную работу какую-нибудь написать, но до этого ничего не писал и опыта в машобе почти нет, только вот пару месяцев назад начала работать, до этого хелоуворлды разные на слесарьфлоу и на плюсах писал.

>>1046823
NLP

>>1046852
Нейроночки в НЛП не могут, все натужные попытки их там использовать напоминают попытки подмести пол болгаркой. Есть vector-semantic models, которые еще в 90-е успешно проходили тесты типа TOEFL, до чего нейроночки еще лет 15-20 не дорастут.

Есть че-то еще проще, чем keras?

>>1046873
Завести китайца и заставить его работать.

>>1046737
Я не знаю об R ничего кроме того, что это язык для числодробилок и числового анализа. Ты мне предлагаешь ещё один синтаксис выучить?

>>1047112
>пытается в МЛ
>"я нихуя не знаю и знать не желаю о самом продвинутом языке для МЛ"
Понял, отстал.

Помогают ли занятия олимпиадной прогой в вузе дальше в машобе?

>>1047389
нет

>>1047392
Спасибо.

Делаю gridsearch в keras как тут http://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ , как реализовать сохранение чекпоинтов для гридсерча? Или вообще извлекать хоть какие-то полезные данные? А то если он прерывается, то теряется весь прогресс полностью.

>>1047220
>R
>самый продвинутый язык для ML
Ты, видимо, в 2007 до сих пор живёшь. Пока для питона не было API matplotlib'ы, R еще мог что-то выиграть, но сейчас он в принципе нахуй не нужен.

>>1047459
Все, что есть для МЛ на пистоне - 5-6 средних пакетов для R, которых там в официальном репозитории больше 11000. Я уже предлагал мне показать аналог LSAfun для пистона, его нет и не будет никогда, что уже говорит о том, что пистон для семантического анализа текста непригоден, word2vec - это предел. Так что это ты в 2007 году еще.

>>1047464
Use the ntlk, Luke

>>1047470
*nltk

>>1047470
Хуета, там нет ничего подобного тому, что есть в LSAfun. И анализ текстов - не единственное, во что не может пистон.

>>1047478
Зато он смог в твою мамку.

>>1046868
ээээ
какбе сейчас всё в нлп на нейроночках держатся

>>1047627
Какбе не все модели - нейроночки.

>>1047648
приведи пример нлп задачи, которая бы решалась классическим машобом (или чем то ещъ) эффективнее чем нейроночками

>>1047464
ты заебал со своим LSAfun. Если чего-то нет в питоне, значит это настолько ненужно, что никто не заморочился портировать интерфейс для питона. А написать такой интерфейс дело пары дней для большинства алгоритмов в статистике.

>>1036439 (OP)
Вы типа настолько элитные, что даже шапку для новичков убрали? Как вкатываться теперь? Поломали мне жизнь, спасибо!

>>1047973
Математика это что-то о пучках.

>>1047627
Оно и видно, как держится. Даже до классических векторно-семантических моделей из 90х не дотягивают ваши нейроночки в 100500 слоев.
>>1047681
>приведи пример нлп задачи, которая бы решалась классическим машобом (или чем то ещъ) эффективнее чем нейроночками
Ты читать не умеешь? TOEFL-тест ваши нейраначке до сих пор не пройдут, тогда как semantic-space модели в это еще в 90-к годы могли.
>>1047772
>Если чего-то нет в питоне, значит это настолько ненужно
Коооо-кококо-кооко нинужно!!111 Стандартная мантра деградантов. Факт же в том, что вот как раз нужно, а вот на пистоне нету.
>написать такой интерфейс дело пары дней
Аутист-вэй. Сейчас бы учить пистон, чтобы джва дня пердолить костыли для инструментов, которые в нормальном языке для МЛ уже давно запилены и работают.

>>1048530
Нахуй кому сдался твой TOEFL?
А вот анализ эмоциональной окраски и машинный перевод востребованны, и нейроночки тут тащат.

>>1048719
>машинный перевод
>нейроночки тут тащат

Ohooitelnii istorii.

>>1048719
>Нахуй кому сдался твой TOEFL?
Это пример того, как алгоритм может решать задачу, в которую традиционно могут только люди.
>А вот анализ эмоциональной окраски и машинный перевод востребованны, и нейроночки тут тащат.
Ты ведь даже не задавался вопросом, кем и почему востребованы. Сентимент анализ нужен для анализа рынков потенциального спроса и предложения всяким рекламщикам и т.п. хуепутолам. Потому и востребован и оплачивается.

>>1036439 (OP)
Почему линейная регрессия в TF без нормализации данных так плохо работает?

>>1048753
>линейная регрессия в TF
Ты, наверное, на винде запускаешь? Всем известно, что линейная регрессия на винде плохо работает. Лучше всего на маке, но она там платная, так что обычно ее на линуксе делают.

>>1048892
Тонко.

>>1048730
И на чём по-твоему основан гугл транслейт? На правилах?
>>1048732
И нахуя решать какие-то непонятные задачи, которые и не академические, и не прикладные?

>>1048530
>Коооо-кококо-кооко нинужно!!111
ты явно не понимаешь как устроена область машинного обучения. вангую ты ни одной статьи на нормальной конференции даже не опубликовал

>>1048892
Моя имплементация-то заебись угадывает.

>>1048993
Расскажи, какие ещё есть NLP-инструменты в R, которых нет в питоне. У меня просто весь стек, с которым я работаю -- синтакснет, скиптхотс, сиамские сетки, фасттекст -- весь на Питоне, и я хз, есть ли смысл постигать R.

>>1049194
>Расскажи, какие ещё есть NLP-инструменты в R, которых нет в питоне.
Я ж сто раз уже написал - на пистоне нет нихуя для LSA, да вообще для всех semantic-space моделей, тематическое моделирование (topicmodels) так же в зачаточном состоянии (вроде что-то есть, но в сравнении с R можно просто считать что нету).
>>1048993
>вангую ты ни одной статьи на нормальной конференции даже не опубликовал
Никак, Пхд закукарекал?

>>1049335
import lsalib

>>1049366
Не, читать ты все-таки не умеешь. Впрочем, от пистонщика я большего и не ожидал.

>>1049335
Так для топик модделинга самый пиздатый это bigartm
И нахуя нужен LSA, если для построения семантик спейс есть модели эмбеддингов, тот же фасттекст?

Питоношкольники и р-питухи скоро будут перебираться на божественную джулию

>>1049448
>для построения семантик спейс есть модели эмбеддингов, тот же фасттекст?
Есть, да. https://cran.r-project.org/web/packages/fastTextR/ Но я с ним не знаком, даже скажем честно - только что услышал. Я неоднократно упоминал LSAfun как пример того, что мне нужно. Так вот, читаю я описание этого вашего фасттекста, и ничего подобного там в упор не вижу. Только не нужно говорить "сделай сам", там дохуя делать-то надо, зачем мне это если есть готовое решение?

>>1049455
>божественную джулию
Хуета из-под кота, например. Там вообще ничего полезного нет, тогда лучше уж сразу на кресты переезжать.

>>1049448
Найти, насколько 2 слова близки в семантическом смысле это не проблема, это еще в 80-е решалось картами Кохонена, сейчас кернел методы в моде. А вот как быть с сентенциями, документами и т.д.? Вплоть до автоматического подбора ответов на поставленный вопрос. Фастттекст в такое может?

>>1049448
Почитал https://arxiv.org/abs/1607.04606 оно ж только в отдельные слова может. Идея использовать для анализа не целиком слова, а н-ки от 2 до 6 буков внутри слов интересна, но это не то что мне нужно.

>>1049468
Для поиска близости коротких предложений обычно используют усреднённые вектора слов; для длинных предложений сиамские сетки и skip-thoughts. Тебе, как я понимаю, надо находить семантическую близость документов, и поэтому ты используешь LSAFun?

>>1049512
>Тебе, как я понимаю, надо находить семантическую близость документов,
Не только документов. Разных подмножеств корпуса, между словом и словом, словом и сентенцией, сентенциями, документами, сентенцией и документом и т.д. Допустим, есть слово (пусть какой-то хитрый термин) и есть документ, где объясняется значение этого слова (пусть статья в педивикии). Задача - автоматически выбрать из документа предложение / сентенцию, определяющую заданный термин. В LSAfun можно итеративно сравнить данное слово со всеми снтенциями документа и выбрать подходящюю по наибольшему значению. Мне неизвестно, как это можно сделать другими методами, желательно безо всякого шаманства (я не утверждаю, что других методов нет в природе).
>Для поиска близости коротких предложений обычно используют усреднённые вектора слов;
Среднее по больничке очень редко нормальный вариант, я читал пейпер Mitchell, J., & Lapata, M. (2008). Vector-based Models of Semantic Composition, там сложнее все. Как раз показано, как можно получить семантику множества слов из отдельных составляющих. И все эти методы + некоторые другие реализованы только в одном месте.
>для длинных предложений сиамские сетки и skip-thoughts
Про такое даже не слышал. Есть чо почитать?

Я пока не готов к талмуду 900 страничному на ангельском. Есть что-то для вкатывания на курсере какой-нибудь. Желательно на русском.

>>1049575
Введиние в машинку от вшэ и яндекса

>>1049592
Эх, там питон, а я плюсы хотел. Спасибо, буду заниматься.

>>1049455
>божественную джулию
Очередная попытка сделать аналог матлаба. Но проблема в том, что сам матлаб — раковый язык и вдохновившись им можно сделать только кусок говна.

Это как с си-подобными языками, которые стабильно появляются раз в пару лет. Архитектор каждого нового си-подобного языка думает: "ну сейчас-то мы устраним все фатальные недостатки си и все девелоперы перекатятся к нам". Сколько их там уже было? C++, Objective-C, Dart, Swift, Go, D и еще 60 других из списка википедии.

Никаких проблем Джулия не решит, а только наплодит серию недоделаных проектов собранных из костылей и палок.

>>1049634
Нюфаня, с твоим уровнем понимая происходящего, может стоит сначала почитать какую-нибудь книжечку про юникс сначала? Питон файл он создал лол.

>>1049646
ну я нюфаня в питоне (я пхпшник). яж не виноват что там примеры на пайтоне

Можно сделать такой видеоредактор, где сидели бы нейроночки и тип рендеринг ускоряли?

>>1049738
Делай.

>>1036439 (OP)
Пишу с Brain.js. Рейт.

>>1049625
Холивары в другом треде. Но
C++ язык ООП Богов, C для функциональных крестьян

>>1049915
>JS
От меня бы отказались родители и все друзья.

>>1046760
напиши название книги плиз не могу открыть

>>1049928
> ЯСКОЗАЛ
Аргументы в студию.

>>1050437
Напиши-ка ганчик или генеративную модель через распределение гумбеля. Да хотя-бы LeNet. Ну как? Хорошо на JS? А LSTM нейрончки считаются как? Кайф?

JS - медленная хуйня для макак. Даже R подойдёт лучше, не говоря уже о питоне/lua, для которых написано 90% библиотек и поддерживаются видюхи/tpu из коробки

>>1050552
Загугли pix2pix

>>1050561
Он на lua написан, крендель

>>1049592
>вшэ и яндекса
Яндекс - рекламная параша. Ни во что кроме агрессивного впаривания рекламы они не могут, никогда не могли и никогда не смогут. Говнокод уровня SplitStroku даже индусским называть не хочется дабы не обижать индусов сравнением с этими производителями сладкого хлеба.
>>1049997
Stephen Marsland. Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition

1) Эти ваши нейронные сети в состоянии решать простые задачи по типу вопросов iq тестов для аутистов? (пикрил, аля продолжите ряд чисел)
2) Есть ли примеры использования tensorflow для чего-то отличного от задачи классификации? В каждой статье пердолят задроченный mnist. Особенно интересно посмотреть на реализацию RNN для предсказания.

>>1050647
1) Могут, без проблем, только дай датасеты.
2) site:github.com tensorflow+RNN+prediction первая ссылка https://github.com/guillaume-chevalier/seq2seq-signal-prediction
Туториалы пишутся для вкатывальщиков, которые mnist посмотрят и сольются. Нормальные люди читают книги, гитхаб и пишут сами.

>>1050647
>Эти ваши нейронные сети в состоянии решать простые задачи по типу вопросов iq тестов для аутистов?
Вся эта поебень с машобом и нейроночками умеет делать ровно одну вещь — аппроксимировать функцию по заданным точкам. Больше она делать ничего не умеет и уметь не будет.

Если у тебя есть миллион правильных ответов на миллион тестов IQ, то эта тупая задача тоже будет аппроксимирована. Однако, легко понять, что никакого интеллекта или творчества там нет. Больше всего вся эта область напоминает анекдот:

Студент выходит к доске и рисует идеальный круг.
Профессор: - Как ты это смог сделать?
Студент: - Да, я просто в армии весь год мясорубку крутил!

>>1050648
> продолжите ряд
Можно придумать бесконечное число ответов. Например, сайт OEIS сообщает о 41 последовательностях, начинающихся с чисел в первом вопросе, встречающихся в математике:
https://oeis.org/search?q=18%2C+20%2C+24%2C+32&language=english&go=Search

Тесты на IQ, как уже миллион раз обоссано, могут сообщить только одну вещь — насколько близко твои ответы совпадают с ответами автора теста. Какое отношение имеет эта информация к интеллекту не ясно. Не слышал чтобы изобретатели, инженеры или ученые занимались составлением подобных тестов. Обычно этим промышляют выпускники различных кафедр психологии и фрейдизма-юнгизма.

>>1050774
>Вся эта поебень с машобом и нейроночками умеет делать ровно одну вещь — аппроксимировать функцию по заданным точкам. Больше она делать ничего не умеет и уметь не будет.
Будто интеллект к этому не сводится.

>>1050779
>Будто интеллект к этому не сводится.
Скорее всего сводится. Представим на секунду, что это так. Пусть интеллект человека — это функция от n переменных (пусть каждая n — это один нерв кожи, носа, глаз, ушей, языка и т.д.). А сам интеллект мы аппроксимировали полиномом степени i, с коэффициентами степени j. Но хватит ли нам памяти и вычислительной мощности когда-нибудь для оперирования с таким полиномом? Сомневаюсь.

Посмотрим сколько синапсов в мозге: 1000 триллионов штук.
А сколько в кампуктерах транзисторов (22-core Xeon Broadwell-E5): 7,200,000,000 штук.

Первое делим на второе = 138 тысяч раз. Наконец, транзисторы это не синапсы. Представим, что к 2100 году сделают не огромный калькулятор, а нейроморфный чип типа TrueNorth со сравнимым числом синапсов. Скорее всего и тогда нас ждет обсер.

>>1050800
>Пусть интеллект человека — это функция от n переменных (пусть каждая n — это один нерв кожи, носа, глаз, ушей, языка и т.д.). А сам интеллект мы аппроксимировали полиномом степени i, с коэффициентами степени j.
Про что несет... Лень отвечать даже, настолько ты не в теме.

>>1050800
Забей, квантовый компуктер всё мгновенно подсчитает.

Что то я нихуя не понимаю. Куча видосов каких то дедов из яндекса, мфти, шад и пр., говорящих что никто не понимает как работают нейросети, но при этом если ими будешь пользоваться то будешь кончать радугой. Говорят что это будущее и нужно быстрее прыгать на поезд. Но при этом нет лекций рассказывающих как именно ими пользоваться, что они из себя представляют и не показывают реальную востребованность на рынке труда в таких спецах.
Все это очень напоминает схему 10 летней давности, когда такими же громкими словами обрабатывали школьников, но только вместо слов data science, нейросети и машинное обучение, использовали слова айти и прогромист. Так, вдохновленные своей уникальностью первооткрыватели после последнего звонка массово будут поступать на дорогие факультеты и ходить на платные курсы, а ректора и владельцы курсов будут купаться в золоте.
Так вот, как вкатиться минуя этот заговор сионистов?

>>1050804
Берешь и без задней мысли поступаешь на соответствующую магистратуру, или читаешь книжки, можешь с Бишопа начать. Намекну, это сложная область, видосов с мемами не хватит.

>>1050804
>Куча видосов каких то дедов из яндекса, мфти, шад и пр.
Так не смотри хуйню всякую, в чем проблема.
>как вкатиться минуя этот заговор сионистов?
Никак, забудь. Тебе уж вряд ли что поможет с твоим подходом уровня лекций от яндекса и шад.

>>1050640
о, спасибо. а то вчера весь день пришлось это читать http://robotics.stanford.edu/people/nilsson/MLBOOK.pdf
а тут не оче понятные формулы и матан.

>>1050808
>>1050809
Я хотел в интернете учиться, потому что в универе уже учусь на прогромиста и связывать свое существование только с нейросетями нет желания. Просто ради интереса, посмотреть что это такое и сделать практичный хелоу ворд. Но из 2х лекций что посмотрел на ютубе к делу ни относилась ни одна. Такое ощущение, что там читали вольный пересказ одного и того же текста "какие нейроны ахуенные". Поэтому не знаю с чего конкретно начать.

>>1050839
Начни с CS231n. Он маскимально практико-ориентированный. Можешь сразу со второй лекции. В первой маркетинговая вода не по делу.

>>1050808
>видосов с мемами не хватит
А кто-то пробовал такое сделать?

>>1050839
>Я хотел в интернете учиться,
> Просто ради интереса, посмотреть что это такое и сделать практичный хелоу ворд.
>из 2х лекций что посмотрел на ютубе
А теперь забудь про нейроночки и представь, что таким же методом ты решил разобраться в любой другой (около)математической теме.

>>1050846
А почему искусственные нейронные сети не могут сгенерировать нормальный учебник по математике?

давайте коннфочку запилим :3

>>1050848
Могут. Только для этого есть методы сильно лучше нейроночек.

>>1050843
А то. https://www.youtube.com/channel/UCWN3xxRkmTPmbKwht9FuE5A/videos

>>1050640
В курсе от яндекса математика очень простая, буквально на пальцах. Для первого раза заходит хорошо, а потом уже можно догоняться нормальными курсами от стенфорда и учебниками.
Еще от ods курс ничего.

Посоны, хотел в интернете учиться алгебрической геометрии, потому что в универе уже учусь на прикладного математика и связывать свое существование только с пучками нет желания. Просто ради интереса, посмотреть что это такое и сделать доказательство теоремы Римана-Роха. Но из 2х лекций Вербита что посмотрел на ютубе к делу ни относилась ни одна. Такое ощущение, что он там читал вольный пересказ одного и того же текста "какие алгебраические геометры ахуенные". Поэтому не знаю с чего конкретно начать.

>>1050903
Наверное это хорошо, что на дваче сидит столько душевнобольных и дебилов. Они не лезут в другие места.

Посоны, хотел в интернете учиться академической гребле, потому что в универе физкультуры уже учусь на тренера и связывать свое существование только с байдаркой нет желания. Просто ради интереса, посмотреть что это такое и сделать 500 метров в лодке К-1 за минуту и 39 секунд. Но из 2х лекций профессора Селуянова что посмотрел на ютубе к делу ни относилась ни одна. Такое ощущение, что он там читал вольный пересказ одного и того же текста "какие окислительные мышечные волокна охуительные". Поэтому не знаю с чего конкретно начать.

Что думаете про курсы Техносферы? Те же проблемы, что и у ШАДа? Хотелось бы услышать от тех, кто прошел их двухгодичный курс или около того.

Почему любые другие IT-сферы кажутся совсем унылыми после работы над аи-проджектами?

>>1050969
где ты умудрился РАБотать над Аи проектом?
https://www.youtube.com/watch?v=O9l5NVIjv94

>>1050977
Стартап грузинский.

>>1050977
аи-рилейтед имеется в виду.

Есть нейронка с "подпиткой" симуляцией "удовольствия" на lua? Ну типа ту нейронку которая DeepMind использует.

>>1050992
Открой чакры, сын мой, и откроется подпитка энергией тебе.

>>1051017
Я имел в виду:
Есть нейросеть. Когда она все делает правильно, то учитель говорит:это хорошо. И нейросеть старается придумать как этих "хорошо" получить больше.

>>1051022
Deep reinforcement learning ты имел в виду. На луа такое вряд ли есть, разве что под torch запилили, в чем я сомневаюсь. Зачем тебе это, пользуйся реализациями на пистоне - openai gym / universe

>>1051030
В питон вкатываться... такое.
Посмотрю в интернете, думаю будет библиотека.

Что делать с NaN в датасете? Есть во всех столбиках и строках, так что просто дропать нельзя.

В /s полтора пердошкольника, напишу сюда. Тут кто-то слесарьплов с поддержкой видюхи ставил?
Ставлю TensorFlow с поддержкой GPU по мануалу отсюда http://www.nvidia.com/object/gpu-accelerated-applications-tensorflow-installation.html все валится с ошибкой на последней комманде из 3го пункта (установка куды, cudnn):
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 is not a symbolic link
Абдейт, абгрейд делал (гуглил, там это советуют), все бесполезно. Просто пишет эту ошибку и все. И как быть-то?

В шапке нихуя нет, че почитать по нейронкам?

>>1051217
Это намек на то что хватит вкатываться.

>>1051222
Та я не вкатываться собрался, мне просто интересно, меня устраивает и формочки клепать на js/php.

>>1051167
гугли fillna

>>1051284
Напихать своих значений я могу и без библиотек.

>>1051297
В чём проблема тогда?

>>1051363
Во мне. Ненавижу себя.

Шапки не будете делать?

Шапку не будете делать?

Шапку треда буⰟдетеⰁ делать?

>>1051400
>>1051401
>>1051406
Нет.

>>1050949
Бамп вопросу.

>>1051462
Техносфера же для студентов МГУ только или нет?

>>1051471
Вроде да. Или только для основных техфаков.

>>1051416
Лучше сделайте. Иначе появятся два треда: один без шапки, другой без трусов.

>>1052509
>Иначе появятся две нитки: одна без шапки, другая без трусов.

Неужели в этом треде нет мгушников.

Меня очень сильно напрегает, что про теносферу нет ни одного адекватного отзыва в интернете, максимум - обзоры от всяких журналов о том, как круто - биг дата и машин ленинг, 300к/секунду и прочее.

>>1052639
>напрягает

>>1052639
В правильном направлении мыслишь. А разгадка проста - эта ваша техносфера суть маняпрожект для галочки, яндекс - рекламное агентство, ни во что кроме агрессивной рекламы не могущее (а особенно в МЛ), МГУ - африканское ПТУ для ТП с силиконовыми дакфейсами и мажорчиков на бентлях, преимущественно с монобровью.

>>1052639
> теносферу
сначала прочитал тенсорфлоу лол про него тоже нет

>>1052645
Насчет всего остального не знаю, поэтому и спрашиваю, но вот это
>МГУ - африканское ПТУ для ТП с силиконовыми дакфейсами и мажорчиков на бентлях, преимущественно с монобровью
точно неправда. Может с остальным ты тоже ошибаешься. Извини, но в таком случае я не могу доверять твоему мнению.

У МЕНЯ НЕ СТОЛЬ БУЗУМНАЯ ИДЕЯ
Нейронка на AutoIt3.

хочу сделать себе робота со стальным фаллосом, чтобы долбил во все дырочки :3
рейт идею. смогу ли я под нее выбить гранты?

>>1052768
Таки да, хорошо для взаимодействия с внешним миром. Можно обучаться на любой хуите.

>>1052837
Или там нельзя смотреть видеопамять?

>>1052738
>я не могу доверять твоему мнению.
А не надо доверять мнению. Доверяй фактам. Факты ты сам озвучил, выводы тоже сам делай, 1 и 1 сложить не сложно.