Комплект мать с Xeon 2650 16 GB RAM на Алиэкспресс около 7 тыр, плюс новый кулер и БП в любой старый корпус = 11 тыр за домашний сервер. Статический IP у Ростелеком 200 руб в месяц, плюс столько же за электричество.
Подготовка к решению алгоритмических задач развивает алгоритмическое мышление, формирует полезные шаблоны и образы в голове. Кандидат с такими навыками вероятно будет быстрее решать и другие задачи.
Решение методами DL уже дало прирост в метриках на многих задачах: классификация изображений, машинный перевод и т. д. В общем случае DL подход требует больше вычислений, но с учётом развития техники это не критично.
В общем случае решение известной задачи новыми методами может проследовать такие цели как:
Повышение метрик и как следствие прибыли компании.
Получение научных результатов для публикации / диссертации.
Большое спасибо за Вашу работу, очень интересно! А приходилось ли самим писать что-то низкоуровневое или скорость достигается только за счет правильного использования opencv/numpy?
Подобная система нужна скорее для демонстрации возможностей современных библиотек, чем для решения реальных проблем с парковкой. В статье упоминается о том, что этот скрипт можно применять для решения похожих задач, в этом наверное и есть его главная ценность. Перевод качественный, спасибо и автору и переводчику. А Вам, кстати, никто не мешает написать хорошую статью про отечественные нейросети.
Задачи у нас в основном учебные, поэтому про оптимизацию зашумленных функций вряд ли что смогу рассказать. А откуда берется шум? Вы его моделируете или это в результате измерений получается?
web3 как основа социалистического энтерпрайза
Комплект мать с Xeon 2650 16 GB RAM на Алиэкспресс около 7 тыр, плюс новый кулер и БП в любой старый корпус = 11 тыр за домашний сервер. Статический IP у Ростелеком 200 руб в месяц, плюс столько же за электричество.
Подготовка к решению алгоритмических задач развивает алгоритмическое мышление, формирует полезные шаблоны и образы в голове. Кандидат с такими навыками вероятно будет быстрее решать и другие задачи.
Решение методами DL уже дало прирост в метриках на многих задачах: классификация изображений, машинный перевод и т. д. В общем случае DL подход требует больше вычислений, но с учётом развития техники это не критично.
В общем случае решение известной задачи новыми методами может проследовать такие цели как:
Повышение метрик и как следствие прибыли компании.
Получение научных результатов для публикации / диссертации.
Попил бюджета на организации соревнований.
Может ещё что-то, чего я не знаю.
Тогда вопрос к организатором бесполезного, судя по Вашему мнению, соревнования.
Могу предположить, что DL подход всё же даст лучшее значение метрики. Ну и более универсальный в реализации.
готовых работать за еду.
одномерную свертку, пакетную нормализацию, ReLU и отсев
-> Conv1D, BatchNormalization, ReLU, Dropout?
КДПВ доставляет
Большое спасибо за Вашу работу, очень интересно! А приходилось ли самим писать что-то низкоуровневое или скорость достигается только за счет правильного использования opencv/numpy?
А как же ЯПлакал?
Хорошая статья, только много букв. Настоящий DS то знает оптимальную длину статьи на хабре ;-)