Есть опыт работы с ANN в production системах. Текущий подход, где используется обучение с gradient descent, подходит для определенного типа задач. Идея в том, чтобы прогнать множество итераций с обучающим набором, чтобы получить достаточный уровень ошибки. В итоге получим распознавание паттернов, для определенного типа задач. Но проблема в добавлении новых знаний в существующую сеть. Неэффективно прогонять многие итерации обучения, чтобы добавить крупицу нового знания. Пока пытаются решить проблему one shot learning костылями типа Neural Turing Machine, но имхо это забивание гвоздей микроскопом. Более интересно совместить вероятностные подходы с ANN, например с Gaussian Processes и Deep Reinforcement Learning. Это уже применяется в робототехнике, но есть нюансы работы с широкими слоями ANN. Вообще, если следить за темой, то основные идеи меняются не быстро. С другой стороны, на хайпе нейросетей сейчас каждый ученый и его тетя пишут научные статьи, создавая илюзию стремительно меняющейся области. Особенно преуспели в том деле китайские товарищи, выдавая тонны г*вно статей на гора.

http://caffe.berkeleyvision.org/

DL4j совместим с Scala, и прямо сейчас переписываются ND4s (Scala версия ND4j) и аналогичные работы по DL4j Scala ведутся :)
Так что возможно DL4j и станет таким фреймворком. По крайней мере людей использующих Scala я вижу в саппорт чате постоянно.

Да, согласен, вы правы. Но java как платформа со строгой типизацией, отличным jit и великолепной стандартной библиотекой выглядит привлекательно. А вот Scala, как замена python — вот где она мать ее? :-) Spark просиял, Akka — а дальше что? Где фреймворк машинного обучения на ней?

Да смотрел я haskel, как и Scala — глубоко, серьезно, по-совести. И отложил. На python, да, императивном, извращенном, но тем не менее куча библиотек и графики легко рисовать быстро.

Да, была AI winter, помним, но с 2006 года прорыв же в качестве моделей случился, машинное зрение стало быстрее и лучше работать и заменять людей и не только в этой области

Цикл зрелости технологии (Hype cycle) Gartner

А можно же так:
1) Из слов сделать эмбеддинги низкой размерости — т.е. соединить близкие слова по контексту
2) Пропустить набор эмбеддингов через рекуррентную сетку для получения семантического образа фразы
3) Затем сравнить семант. образ фразы (вектор), после линейной трансформации (размерность остается той же), с аналогично пропущенной через рекуррентную нейронку фразой из параллельного корпуса
4) Найти близкие фразы через банальный vector dot

Сомневаюсь что это возможно, хотя… :-)

Возможно, заинтересует книжка «Построение систем машинного обучения на языке Python» 2016 года, авторы Луис Педро Коэльо и Вилли Ричарт

http://colah.github.io/ — самое имхо лучшее

Этот курс требует от слушателя определенного начального уровня вхождения, причем не маленького. Инженер вряд ли врубится с ходу.

Кстати, у Яндекса есть статья о том, как они с этим борются:

«Поиск неестественных текстов», Евгений Гречников, Глеб Гусев, Андрей Кустарев, Андрей Райгородский.

Вспоминается старая поговорка — двери крепкие, петли хлипкие, стены гнилые.
Как ни шифруй протокол, а стянуть переписку на конце — аппарате пользователя — или ключ — можно всегда. Причём даже не прибегая к инъекциям, а просто пригрозив гуглю запретить продавать нексус в РФ, к примеру… Сам всё даст, они бизнесмены, а не политики.
Так что пока цифровая крепость не выпустит свою мобилку со своей ОС, говорить о защите чего-либо рано.
С другой стороны, телефоны с шифрованием никогда не получат ростестовский сертификат, ибо на системы шифрования надо получать лицензию (что означает сдаться ФСБ с потрохами). Только если не легально их ввозить, но это уже не бизнес, а мелкий протест.
Из всего этого ночного потока мысли выходит, что по настоящему шифрованных систем нам не светит.
Только если делать DIY мобильник с гнутыми исходниками. Попытки уже были.

В колумбии кокаин, это как у нас водка. Никого не удивишь и доступен каждому. От этого не популярен — нет налёта ИлИты.
Трамадол продаётся в аптеке без рецепта. то есть по местным меркам вообще наркотиком не считается.
Так что колумбия от производства наркотиков почти не страдаЛА (сейчас их производит мексика и венесуэлла). Эскобар — национальный герой. Из своего кармана построил больше 30 школ и стадионов. Погасил внешний долг страны из своего кармана, опять же.
А сколько американцев сдолбятся, колумбийцев не сильно заботит. Здесь вообще самое страшное, если примут за гринго. Гринго тут ненавидят люто. Во всей южной америке, кстати.
Так что анекдот сочинён явно теми, кто о колумбии ничерта не знает.

Я занимаюсь тем что эти каналы перебиваю.

Давайте так. Если этот пост наберёт 100+ лайков :) я напишу статью о колумбии, маршрутах наркотрафика и жизни кортелей. Инсайд, так сказать.

Аппаратные закладки могли быть уже вставлены, касперский, вот, недавно нашёл.
Софтовые — да, могут быть. Но ты же не будешь отслеживать все ноуты в мире и все письма в мире? Сначала ноут идентифицируется, потом за ним следят. А если он работал 10 минут?

Вы таки думаете, понимает? Я таки думаю, он даже слов таких не знает.
Мак адрес, ID, волосок под клавишей — это всё для специалистов. А он просто знает, что сжигание ноута в печке гарантированно уничтожает все закладки любой сложности. И только те, кто это делает, до сих пор сидят по виллам, а не по камерам в гуантанамо.
Гордеев узел, аднака.

Да ничего. Негр с золотой цепью, толщиной с руку, запустит live-cd, настроит интернет соединение через модем да напишет письмо. Тут что ни наркобарон, так сисадмин и линуксоид. В свободное от перевозок время.

За что люблю комментаторов хабра: пишешь «там не только МАС, который можно подделать», а тебе в ответ «его легко поменять!!!1111!».