Обновить
6
0

Пользователь

Отправить сообщение
Ну, судя по статье, там куча проблем с данными и моделью. Их скорее нужно не исправлять, а переделывать. Вместо этого, видимо, они решили просто закрыть проект и не париться.
Дело как раз в относительной влажности воздуха. При нагревании абсолютное кол-во влаги не изменяется, но относительная влажность резко падает. Это и ощущается как сухость.
Я тоже не перевариваю видеогайды, но не раз сталкивался с тем, текстовые гайды содержат ошибку или неполные. И понять это очень тяжело. В видео как минимум ты видишь, что это, в итоге, это заработает, а еще можешь заметить, что вот тут он сделал еще какую-то мелкую (ему очевидную) штуку и ничего про это не сказал. В тексте такое не заметишь.
У нас преподаватель сделал очень классно. Дал задание, а потом несколько раз его немного менял. У кого архитектура была более-менее ок, могли легко подстроится. Еще он в конце какие-то мелкие призы самым быстрым выдал.
В конце-концов, ООП ведь для чего-то придумали. А так наглядно видно.
У текстовых гайдов есть большой недостаток — часто инфа или устаревшая, или какая-то мелочь в них не указана. Понять где что-то пошло не так бывает очень тяжело.
У видео обычно много избыточной информации (результаты команд, версии, точно расположение элементов и т.п.). Так легче дебажить то, что делаешь сам.
Если взять взвешенное среднее (учитывая время проведенное в интернете), то это может оказаться правдой. Как пример, у детей явно больше времени на это, при этом их интеллект ниже среднего.
С другой стороны часто нужно одинарная или даже половинная точность. Это может дать очень хороший буст в скорости обработки. 20хх как раз поддерживают половинную точность, + в последнее время, видел много статей про machine learning и половинную точность. Выглядит это очень многообещающе.
Как раз сеньоры и пишут очень понятный код, в котором, вроде, нет ничего сложного. Но именно поэтому они и сеньоры.
Справедливости ради, корректное говорить о машинном обучении (ML), или о глубоком обучении (DL).
Дополню капитанским примером. Это как бросить мячик вверх. Он отдаляется от земли, но замедляет свой полет.
С вояджером, как я понимаю, примерно тоже самое, только в роли земли — солнце.
Нейросети не могут сгенерировать оракул или эталонные решения. Так как по сложности
это почти тоже самое, что и написать саму программу. Но в вариациях фаззинга (сгенерить данные, чтобы программа упала) они неплохо себя показывают уже сейчас.
Есть очень хорошая статья по теме гэймдизайна — Eight kinds of fun. И есть курс по теме от автора статьи.
Автор ставит задачу, поиск минимальной системы аксиом, эквивалентной текущей системе аксиом в логике. Поэтому вопрос «верна ли» звучит именно в этом контексте и, по-моему, звучит довольно понятно и корректно.
Скорее всего это смесь классических методов и нейронной сети. Как тривиальный пример: осуществляешь обычный перебор, но начинаешь с того, что тебе советует НС. У них похожий концепт был в AlphaGo.
Ну да, чудес не бывает.
Но я имел в виду не столько вес, сколько здоровье в целом. Для него важен и режим, и продукты питания.
На самом деле рецепт все знают с детства (но кто его придерживается?).
1.Просто соблюдать режим (спать, вставать и есть в одно и тоже время)
2. Ограничить очевидно вредные вещи (кофе, газировки, колбасы, печенья, полуфабрикаты)
3. Есть три раза в день и как полагается первое+второе+салат

Одна знакомая стала придерживаться подобного режима, хотя иногда себе все позволяет — и кофе, и сладости и прочее, спортом специально не занимается. Сбрасывает стабильно по 4-5 кг в месяц. Уже -24. Давление было высоким (раньше пила таблетки), теперь нормальное.
Недавно на kaggle проходило соревнование по определению токсичных комментариев. Победители опубликовали свое решение:
www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge/discussion/52557
В любом случае, мешок слов и one-hot кодирование — это совершенно разные термины. Это может спутать тех, кто только знакомится с темой. Например, можно одновременно использовать one-hot кодирование слов и использовать CNN/RNN без bag of words.
Ага, и, например, сверточные нейронные сети учатся выделять важные плюшки в исходных данных?
Не знаю, меня больше всего раздражают фоновые штуки о которых я не просил. В идеале я бы хотел иметь что-то вроде:
1) Нажал на кнопку «Сохранить».
2) Начался процесс сохранения, кнопка поменяла статус (например, появилось колесико). Интерфейс, естественно, не заморожен.
3) Процесс закончился. Кнопка поменяла статус (например, появилась галочка)

Мне кажется, ленивое вычисление всего чего только можно — это лучший путь. К обратному лучше прибегать только в действительно критических секциях.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность