Comments 7
«система сама выберет наиболее оптимальный алгоритм для обучения нейросети»
Разве нейросеть _действительно_ нужна для игры в breakout? ИМХО чтобы держать платформу под мячиком много ума не надо. Да и счет там не зависит от «комбо», так что просто отбивай мячик и гарантированно получишь highscore. Какой-то плохой, негодный пример.
Разве нейросеть _действительно_ нужна для игры в breakout? ИМХО чтобы держать платформу под мячиком много ума не надо. Да и счет там не зависит от «комбо», так что просто отбивай мячик и гарантированно получишь highscore. Какой-то плохой, негодный пример.
Хм, но в этой (или похожей игре) все же есть стратегия — загнать шарик за блоки, и там он будет отскакивать быстрее и громить больше блоков. И нейросеть до этого «додумалась». Отличный пример.
Разве нейросеть действительно нужна для игры в breakout?
на то это и демо версия которая показывает, что можно делать с помощью нейросети. И есть большая разница между заданием прямого алгоритма для победы в игре и создание системы которая не зная правил сама научится побеждать.
На сколько я понимаю, платформа закрытая?
Bottlenose — судя по ролику на их сайте они работают как пылесос. Собирают данные со всего интернета, преобразуют в общий формат, вытаскивая ключевые слова и считают метрики, такие как объём. В ролике говорится, что можно подключить внутренние данные из системы саппорта, но в описании продукта этого уже нет.
Для тех, кто не захочет смотреть — они предлагают идентифицировать баги в iPhone при помощи твиттера и фейсбука.
Уверен там под капотом мощный алгоритм обработки и нормализации данных, но на ступеньке аналитики как-то не очень впечатляет. То, что я видел в бете Watson Analytics мне нравилось больше и идея такая же — подключаем как можно больше данных, затем задаем вопрос, а система его анализирует и предлагает варианты дашбордов, которые отвечают на этот вопрос.
Bons.ai — интересный API для ИИ. Посмотрим смогут ли они сделать действительно хороший движок.
Я принадлежу как раз к когорте чайников, которые не смогут пользоваться ИИ до тех пор, пока не будет какого-нибудь drag-and-drop конструктора для сеток. Думаю рано или поздно это случится, как случилось и с множеством других вещей. Так что тренд правильный.
Только надо помнить одно — такой инструмент для чайников никогда не будет таким же гибким, как написанный под конкретную задачу алгоритм. по крайней мере до изобретения настоящего ИИ.
Для тех, кто не захочет смотреть — они предлагают идентифицировать баги в iPhone при помощи твиттера и фейсбука.
Уверен там под капотом мощный алгоритм обработки и нормализации данных, но на ступеньке аналитики как-то не очень впечатляет. То, что я видел в бете Watson Analytics мне нравилось больше и идея такая же — подключаем как можно больше данных, затем задаем вопрос, а система его анализирует и предлагает варианты дашбордов, которые отвечают на этот вопрос.
Bons.ai — интересный API для ИИ. Посмотрим смогут ли они сделать действительно хороший движок.
Я принадлежу как раз к когорте чайников, которые не смогут пользоваться ИИ до тех пор, пока не будет какого-нибудь drag-and-drop конструктора для сеток. Думаю рано или поздно это случится, как случилось и с множеством других вещей. Так что тренд правильный.
Только надо помнить одно — такой инструмент для чайников никогда не будет таким же гибким, как написанный под конкретную задачу алгоритм. по крайней мере до изобретения настоящего ИИ.
Статья интересная, но хотелось бы увидеть аналогичные статьи про отечественные разработки. Чтобы не стречались слова типа «Google», «Apple», «Bonsai», «Breakout», «Джобс» и прочее, а только чтобы отечественные разработки описывались…
UFO just landed and posted this here
Sign up to leave a comment.
Теперь каждый может стать профессионалом в машинном обучении