Comments 19
Мы взяли рекуррентную нейронную сеть (RNN), основанную на стихах Пушкина, Лермонтова и немного на Jira-чате самих разработчиков, и обучили систему писать стихи.
А у меня кончился срок действия кредитки и теперь вместо того, чтобы платить обязательный платеж через сбербанк — онлайн, я должен стоять очередь в отделении… Каждому своё как говорится ))
Простите, за немного резкий стиль высказывания, но я всего лишь в несколько язвительной форме (my bad), попытался высказать своё мнение о том, что может быть стоило бы направить свои усилия на решение действительно важных проблем. Мне к примеру не нужно создавать нейронных сетей, чтобы понять, что сбербанк может уменьшить размер очередей в отделениях, просто заменив часть своих банкоматов на те, что не позволяют делать ничего кроме получения налички.
Для людей с творческим началом, к которому, надеюсь, относятся и программисты всех мастей, очень важна творческая составляющая работы. В Google идут не только за зарплатами, но еще и за творческой работой. Сбербанк молодец, что позволяет программистам заниматься в том числе и тем, что им нравится. Всем от этого только польза.
Молодцы, что вкладываются не только в банкоматы, но еще и в творческих людей. :)
Спасибо за отличный обзор и интересную подборку задач. Хотелось бы услышать технические подробности. Без них достаточно трудно понять, что реально изображено и происходит в каждом из кейсов.
Case 1.
Сначала определяли некий триггер
Тут не понятен ряд вещей. Мы решаем задачу supervised learning и у нас есть размеченные данные (с порядком)? Откуда берётся и как учится триггер — руками? Или это какое-то абстрактное латентное пространство и его кто-то интерпретировал?
Reinforcement learning
Непонятно, как это технически соотносится с предыдущей моделью. Что будет делать модель по ±? Апдейтить веса, менять метку? AlphaGo использовал эмуляцию и 10^10+ игр для настройки весов RL модели (которая изначально проектировалась как виртуальная), как это сочетается с вашим физическим взаимодействием с пользователями?
Сase 2.
Задача решалась с помощью рекуррентных нейронных сетей. Такой выбор обоснован несколькими факторами.
Только их в статье нет, ничего из написанного не объясняет почему выбор пал именно на рекуррентные нейросети, подробности см. например в моей статье.
Case 4.
Дальнейший анализ осуществлялся с помощью randomforest и логистической регрессии с регуляризацией
Почему и как к этому пришли? Почему не SVM и тд?
Почему t-3 — откуда появилась константа 3?
Но если собственную информацию банка обогатить внешними данными, скажем, из соцсетей и использовать их для ранжирования, то можно дополнительно повысить точность.
Это гипотеза? Можно ли раскрыть как, что и насколько лучше? Целесообразно ли такое расширение модели?
Case 6
Здесь не очень понятно, это задача Graph -> Seq? Дан(ы) граф(ы) и что ищут — подмножество вершин и ребер?
Общий комментарий
Простые вводные примеры бы к такой отличной подборке (на каждый кейс) вообще не помешали бы.
Опечатки в личке.
Такой неплохой пост, но так отвратительно офрмлен. Читать очень тяжело.
Если кто со СберБанка прочитает этот комментарий, вы не могли бы по пальцам настучать чем-нибудь тяжелым тому, кто оформлял этот пост?
Все эти ядовито зеленые полосы, фотографии в background, которые не движутся при прокрутке, и прочая фигня.
В общем, очень бы хотелось чтобы ваши посты выглядели больше как научная статья и меньше как маркетинговая мукулатура. Все-таки надо знать свою аудиторию.
Хабр не лохи, не надо пытаться развести читателей. Пишите по делу, и читатели оценят.
В общем учитесь у Яндекса и Mail.ru — у них очень достойные посты, которые очень хорошо оформлены.
ну хорошее начало же было, по делу, зачем эти лохи и тд?
и правда, авторы, дополните чтиво подробностями и поправьте стиль, очень уж скачет повествование и аляпистости хватает. А так — хорошая тема, интересная) Будет продолжение?
При трезвом просмотре, да, что-то я не то написал. Лексикон совсем не мой. Очень сильно перед всеми извиняюсь.
Безусловно хотелось зацепить, даже в какой-то степени обидеть автора, чтобы уж наверняка будущие посты о том, как машинное обучение внедряется на практике, что для меня очень интересная тема, читались бы в удовольствие.
В общем, посыл моего комментария выше именно такой, как мне хотелось, но выражения, конечно, надо было выбирать.
Еще раз прошу у всех прощения.
Как давно вы это делаете? Насколько эффективно?
Поздравляю тебя с наступающим Новым Годом
И прошу построить модель обслуживания банкоматов.
Задача реальная.
Мой ближайший уже два дня пустой. Сейчас перед праздником и далее до числа девятого народ не сможет обналичить свои кровные, а карты не везде принимают.
Спасибо за понимание.
г. Находка.
Ваши стихи не имеют ритма. А ведь это самое простое, что может быть в написании стихов компьютером. Потому что как раз стихотворный ритм очень легко поддаётся формальному описанию. В общем, позор. "Не мог он ямба от хорея, как мы не бились, отличить"
Он поддавался бы, если бы в реальных стихах всегда выдерживалась формальная схема размера.
Вот строки, которые Вы приводите. Они написаны четырёхстопным ямбом. Значит, с точки зрения формального описания, в них ударения должны падать на каждый чётный слог. Но по факту это не так: ударения из требуемых там стоят только на 2-м, 4-м и 8-м слогах в обеих строках. А как же 6-й слог? Он остаётся безударным, несмотря на схему.
Далее. Ударения в русском языке падают на полнозначные слова и местоимения. Не падают (в основном) на служебные слова. Местоимения — несут ударения. Поэтому мы и считаем, что во второй строке 2-й слог ударный (там местоимение «мы»). Но вот в первой строке тоже есть местоимение, «он», которое занимает 3-й слог. Он должен быть неударным по схеме, но в русской речи ударение несёт.
Ничего простого тут нет.
DS, ML и люди, которые этим занимаются. Взгляд Сбербанка