Вы пытаетесь мне объяснить то, что я и так уже давно знаю. ) Вопрос был в том, как соотносится применение эвристик и обобщённых методов. Чтобы обобщённые методы хорошо работали, им нужен большой объём статистики. С усложнением задачи этот объём ещё больше растёт и наступает момент, когда с практической точки зрения метод уже применить нельзя. Не хватает либо вычислительных ресурсов, либо времени и нужно сваливаться в частные решения, чтобы остаться в рамках требований. Поэтому утверждения, что обобщённые методы полностью могут заменить частные решения не соответствуют действительности.
Попробуйте, например, построить систему, которая определяет, есть ли на изображении живой объект или нет.
Чтобы конструктивно спорить на такие темы, нужно передавать смысл слишком многих понятий. Маленькими текстами тут не обойтись )
Это не так. Во-первых, никогда универсальные методы не будут эффективнее частных. Проще — да. Во-вторых, экстракторы признаков с нуля хорошо работают на малом количестве классов объектов или когда у классов есть простые различия (кошечки полосатые / собачки пятнистые). При увеличении количества классов и усложнении признаков различения объём обучающей выборки и вычислительные затраты на получение качественных признаков неконтролируемо растут (в худшем случае экспоненциально). «Ручные» дескрипторы они же эвристики это те же самые «фичи», только извлечённые в результате биологической/социальной эволюции и пока автоматические экстракторы по мощности не приблизятся к возможностям эволюции применение эвристик всегда будет иметь смысл для оптимизации вычислительных затрат.
Попробуйте, например, построить систему, которая определяет, есть ли на изображении живой объект или нет.
Чтобы конструктивно спорить на такие темы, нужно передавать смысл слишком многих понятий. Маленькими текстами тут не обойтись )