>>> Например, нейросеть, которая отлично распознает лица европейцев, будет плохо работать на лицах людей из Африки…
На каком датасете обучили, на таких данных нейросеть и работает. Если обучать на датасете изображений африканцев, то будет плохо работать на европейских лицах (разве что мигрантов нормально различать будет).
Извиняюсь за некоторый сумбур, за годы работы с графами и онтологиями сложилось следующее мнение:
В целом, данная yet another theory не учитывает один очень важный момент: человеческому мозгу иерархия вообще не важна. Важно другое - связи между объектами, в том числе неявные. Нам все равно, как выстроена иерархия, например, в примере с городами и улицами. Нам важно, что улица А проходит параллельно улице Б, а улица В пересекается с улицей Г. Нам важно, что от дома 5 по улице Б до дома 25 на улице Г идти 10 минут, и при этом мы пройдем по улицам А и В. Графовые структуры, конечно, близки к этому, но количество атрибутов ребер и количество ребер между вершинами стремится в бесконечность. Проще говоря, граф - аналог проекции мышления на пространство меньшей размерности. И пытаться по этой проекции восстановить исходную структуру - ни что иное, как освоение бюджетов и грантов. Жить можно на эти деньги долго, а результаты трактовать можно как угодно.
Есть другая крайность - наличие N>2 высших образований. И чем больше это N, тем меньше вероятность, что человек адекватен. Исключение - когда одно из образований военное.
После 24 февраля SaaS облака превратились в тыкву. Основывать длительные планы и стратегии на столь ненадежной (не в техническом плане) основе - надо быть очень наивным CIO.
Облачные сервисы IaaS в нормальном датацентре - вполне рассматриваемы, т.к. возможен перенос на свое железо в случае необходимости.
На мой взгляд, людей, которые знают и умеют "как делать" достаточно, если не избыток. А вот людей, которые знают и понимают, "что делать" и "для чего" - нет.
противоречивые данные, когда невозможно однозначно определить, что именно записано. Например, "труба пластиковая сталь 20"
множественные данные, когда в одной записи объединены сразу несколько. Например, Иванов Иван Иванович Петров Петр Петрович"
отсутствующие данные. Т.е. данные, которые должны быть, но по каким-то причинам отсутствуют. Например, записи, затерявшиеся где-то, или случайно удаленные без возможности их восстановления
Крайне человекоцентричный взгляд на классификацию цивилизаций. Кто сказал, что развитые цивилизации будут стремиться увеличивать именно потребление энергии? Может, они будут делать все с точностью до наоборот?
diagrams.net (ex draw.io)
Еще глубже - Fairchild Semiconductor 2N697
А Intel Core i7-13700K - глубокая модернизация
полупроводникового транзистора8088?Загуглите "Челябинский трубопрокатный завод".
Иерархия это частный и очень узкий случай графа.
На фоне возможного отека легких, проблемы с зубами - фигня. Импланты поставят в любом Зажопинске, а новые легкие - вряд ли.
>>> Например, нейросеть, которая отлично распознает лица европейцев, будет плохо работать на лицах людей из Африки…
На каком датасете обучили, на таких данных нейросеть и работает. Если обучать на датасете изображений африканцев, то будет плохо работать на европейских лицах (разве что мигрантов нормально различать будет).
Извиняюсь за некоторый сумбур, за годы работы с графами и онтологиями сложилось следующее мнение:
В целом, данная yet another theory не учитывает один очень важный момент: человеческому мозгу иерархия вообще не важна. Важно другое - связи между объектами, в том числе неявные. Нам все равно, как выстроена иерархия, например, в примере с городами и улицами. Нам важно, что улица А проходит параллельно улице Б, а улица В пересекается с улицей Г. Нам важно, что от дома 5 по улице Б до дома 25 на улице Г идти 10 минут, и при этом мы пройдем по улицам А и В. Графовые структуры, конечно, близки к этому, но количество атрибутов ребер и количество ребер между вершинами стремится в бесконечность. Проще говоря, граф - аналог проекции мышления на пространство меньшей размерности. И пытаться по этой проекции восстановить исходную структуру - ни что иное, как освоение бюджетов и грантов. Жить можно на эти деньги долго, а результаты трактовать можно как угодно.
Когда же увидим новость "Uber взломал хакеров"?
именно, что CIO нужно думать и планировать на 4-5 лет вперед
Нет, для военных обычно 2-3 высших образования - это норма.
Есть другая крайность - наличие N>2 высших образований. И чем больше это N, тем меньше вероятность, что человек адекватен. Исключение - когда одно из образований военное.
После 24 февраля SaaS облака превратились в тыкву. Основывать длительные планы и стратегии на столь ненадежной (не в техническом плане) основе - надо быть очень наивным CIO.
Облачные сервисы IaaS в нормальном датацентре - вполне рассматриваемы, т.к. возможен перенос на свое железо в случае необходимости.
На мой взгляд, людей, которые знают и умеют "как делать" достаточно, если не избыток. А вот людей, которые знают и понимают, "что делать" и "для чего" - нет.
За таким лучше ходить не в Крок, при всем уважении к ним, а в АО ИК АСЭ.
По своему опыту могу сказать, что применение ML для задач из области НСИ - не лучшая идея.
Вполне по плечу. АЭС и заводы проектируют, по крайней мере, в России, в SmartPlant.
Нюанс все-таки есть, и он называется Паритет покупательской способности.
Я бы еще добавил такие категории, как:
противоречивые данные, когда невозможно однозначно определить, что именно записано. Например, "труба пластиковая сталь 20"
множественные данные, когда в одной записи объединены сразу несколько. Например, Иванов Иван Иванович Петров Петр Петрович"
отсутствующие данные. Т.е. данные, которые должны быть, но по каким-то причинам отсутствуют. Например, записи, затерявшиеся где-то, или случайно удаленные без возможности их восстановления
Толковый консалтинг, специализирующийся на НСИ - большая редкость
Крайне человекоцентричный взгляд на классификацию цивилизаций. Кто сказал, что развитые цивилизации будут стремиться увеличивать именно потребление энергии? Может, они будут делать все с точностью до наоборот?