Machine Learning again

[Сабина]

I rest my case, все что хотела сказала и по делу. На кидание какашками время жаль

[blanko27]

Никак не могу досмотреть это кино с тарелками, после которого такой хороший топик загнил...как оно к machine learning относится?

[Сабина]

Никак не могу досмотреть это кино с тарелками, после которого такой хороший топик загнил...как оно к machine learning относится?

Видимо не сильно хороший раз загнил
Спросите того кому чужие Big Data показались недостаточно большими

[blanko27]

Спросите того кому чужие Big Data показались недостаточно большими

Надо к Big Data относится как к другу (вспомнилась фраза из русского сериала: - "Исполин - помоги другу")

[Deckel]

Спросите того кому чужие Big Data показались недостаточно большими

Надо к Big Data относится как к другу (вспомнилась фраза из русского сериала: - "Исполин - помоги другу")

Да, нельзя слоника ругать- не продашь! (С)

[Сабина]

Спросите того кому чужие Big Data показались недостаточно большими

Надо к Big Data относится как к другу (вспомнилась фраза из русского сериала: - Исполин - помоги другу

Да, нельзя слоника ругать- не продашь! (С)

Вот именно
Особенно сейчас. Все как ошалели, всем все резко понадобилось в real time

[Физик-Лирик]

Тут недавно тема была, что делать не ИТ-ишнику. Что-то не могу найти. Вот, придумал.
Сейчас в машинном обучении все балдеют от дип лернинга (кстати, а как этот термин будет звучать по-русски?). Мы здесь тоже коротко темы касались. Собственно на текущий момент нет строгого понимания, а почему он работает. Некоторые ссылаются на теорему Цыбенко, но я как-то не уверен, что она все объясняет.
Идея аппроксимации непрерывных функций ступенчатыми, безусловно, должна работать, но в этом ли единственное объяснение?
В последнее время все больше вижу объяснений, основанных на физических интерпретация. Последний писк моды - ренормализационные группы. Вопрос, кто-нибудь на форуме пытался разобраться?

[x.angie]

все балдеют от дип лернинга (кстати, а как этот термин будет звучать по-русски?).

Устоявшееся выражение - "глубокое обучение". Корявая калька с deep learning.

Вопрос, кто-нибудь на форуме пытался разобраться?

На форуме - нет. С этими тролляками разве можно в чём-то пытаться разобраться? Залюбят советами.

Только дома, в компании умного человека . Ну или на более профильном форуме.

[x.angie]

Кстати, Физик-Лирик, читали уже интервью со Stephen наше-всё Wolfram -> http://edge.org/conversation/stephen_wo ... vilization" onclick="window.open(this.href);return false;? Интересное чтиво, слегка по теме топика.

[DropAndDrag]

не далее как вчера сходил на местный митинг по облакам.
трое заливались соловьями, вернее 2 соловья и 1 соловьиха обо всем из чего состоят биг дата (кругляшков на слайде презентации было раза в 2-3 больше, чем у Сабины). потом начались вопросы ...
я скромно спросил - скажите-ка мне сколько народа и программ будут использовать облака? В ответ все начали резво отвечает обо все и не о чем. Я опять за свое у нас несколько тыс народа, из них наверное столько-то ученых и инженеров, не надо объяснять как, просто скажите какой процент будет осчастливен, только одну цифру - 1, 5, а может 10% ... в зале повисла тишина. Я продолжаю, ну наверное у нас народ использует тыс 10 различных программ. Какой процент, пож-та только цифру, из них вы предполагаете будет осчатливен облаками ... один смог повторить 10 тыс и в зале повисла тишина
кстати, на митинг пришло мало народа. я не всех знаю, но большинство знакомых лиц были из IT, которым эти облака по работе не нужны. надеюсь понятно к чему я все веду

[Физик-Лирик]

Кстати, Физик-Лирик, читали уже интервью со Stephen наше-всё Wolfram -> http://edge.org/conversation/stephen_wo ... vilization" onclick="window.open(this.href);return false;? Интересное чтиво, слегка по теме топика.

Спасибо. Интересно.

[Физик-Лирик]

Только дома, в компании умного человека . Ну или на более профильном форуме.

Я как раз там инфу и нашёл. Шумит народ, обсуждает. Мне понравился один сайт, который показывает генерацию (почти) ступенчатых функций, используя один слой АНН. А с физикой, похоже, надо разбираться. А там ещё аутоэнкодеры с Больцмановскими машинами. С другой стороны, я начал применять глубокое обучение ... не знаю, столько возни с подбором параметров. Так они еще их подбирают на тренинг сете, а не с помощью крос-валидации. Пока почему-то отдаю предпочтение более традиционным методам. Но обещаю исправиться, чтобы ковылять в ногу со временем.

[Deckel]

Deep Learning похож на automatic feature design. Не находите?

[flip_flop]

Тут недавно тема была, что делать не ИТ-ишнику. Что-то не могу найти.

ТС перенёс её в "Обучение"

Вот, придумал.
Сейчас в машинном обучении все балдеют от дип лернинга (кстати, а как этот термин будет звучать по-русски?).

Глубинное обучение.

Мы здесь тоже коротко темы касались. Собственно на текущий момент нет строгого понимания, а почему он работает. Некоторые ссылаются на теорему Цыбенко, но я как-то не уверен, что она все объясняет.

Вы (и все остальные) уверены, что она ничего не обьясняет. Она применима к "мелкой", но сколь угодна широкой, однослойной сети, тогда как в "глубинных" сетях упор именно на "глубокие" но умеренно узкие, многослойные сети.

Идея аппроксимации непрерывных функций ступенчатыми, безусловно, должна работать, но в этом ли единственное объяснение?

Передаточная функция узла сети принципиально непрерывная, идея " аппроксимации непрерывных функций ступенчатыми" неприменима.

В последнее время все больше вижу объяснений, основанных на физических интерпретация. Последний писк моды - ренормализационные группы. Вопрос, кто-нибудь на форуме пытался разобраться?

"Вопрос, конечно, интересный"

На самом деле в результатах анализа понимания "а какого хрена, собственно, оно иногда хорошо работает", за 20 лет я заметил определённый прогресс. "Через двое суток Зоркий Сокол заметил" Царица Снежная приводила где-то хорошую статью, где многое количественно объяснялось в терминах статистики, без сомнительных аналогий и заимствований из квантовой физики. В тоже время, качественные аналогии для популяризации аппарата никто не опровергает.

[Kolbasoff]

А там ещё аутоэнкодеры с Больцмановскими машинами... на тренинг сете, а не с помощью крос-валидации.. Некоторые ссылаются на теорему Цыбенко... аппроксимации непрерывных функций ступенчатыми... ренормализационные группы

Deep Learning похож на automatic feature design.

Передаточная функция узла сети принципиально непрерывная, идея " аппроксимации непрерывных функций ступенчатыми" неприменима.

Вот читаю аццких тригонометров и чуствую себя такой мелкой незначительной какашкой, просто противно. Ну ничего, поеду на пасеку и в спокойной обстановке овладею предметом тоже. А то совсем задрали на баркасе, не успеешь один невод отгрузить, как кричат "давай, давай, еще отгружай, рыбу налево, лобстеров направо, китов отгоняй, тунца раком лови".