Вы лучше учитесь думать абстракциями, намного плодотворнее время потратите, может и зарплата вырастет заодно. Компилятор — всего лишь инструмент, абстракция над машинными инструкциями. Да, бывают моменты когда ее нужно приподнять, но будет ли это целесообразно и лучшей тратой вашего времени?
Конкретно в вашем описанном случае я думаю нет — компилятор/матбиблиотека умеют в AVX2, а ваш код нет, шах и мат. Что целесообразнее — курить сейчас Intel Software Developer's Manuals и молиться чтобы ассемблер в delphi поддерживал AVX2, или же просто подключить подходящую библиотеку? А если у пользователя AMD? А если лет через 10 никому н*х этот x86 уже не нужен будет и весь мир на ARM будет сидеть, кто оплатит переписывание вашего куска кода?
При нынешных ценах на DDR4, особенно на такую навороченную память, уж дешевле купить просто серверный процессор или два, с 4-6 DDR4-каналами каждый и поставить самую дешевую сэконд хенд память, и ядер больше и bandwidth тоже: 4x 2133 > 2x 4000, это ж простая арифметика. Однопоточные программы пострадает, игры пострадают, да, зато вашим Premier и Houdini ядра я так думаю нужнее.
И вообще всё это ковбойство с ассемблером в наше время ну вот совершенно вот ни к чему, если только ты не компилятор пишешь. В твоём Core-i7 6950X Extreme есть например AVX2 с аппаратным векторизованным sin/cos, который хороший векторизующий компилятор скорее всего сам и врубит, или до которого ты в крайнем случае с минимальным геморроем через какую-нибудь серьезную матбиблиотеку достучишься, например Eigen для плюсов. Скорее всего сразу в разы быстрее c ним станем. Еще на порядок быстрее будет с GPU.
Статья ни о чем, одна вода и голословный маркетинг
Сюда по примерам по ссылке, пахнет байесовскими моделями. Ну и полно таких систем на рынке уже, pymc, stan, edward/tensorflow probability, pyro… В чем преимущество этой новой штуки от майкрософта?
>Половина NLP сидит на SVM
Вы с таким же успехом могли бы сидеть и на логистической регрессии, фичи и данные важнее алгоритма в таких относительно простых линейных моделях. Вот у нас в конторе половина старого NLP как раз на LR, были бы данные, а алгоритм найдется
> и не собирается на сетки переползать для этих тех задач.
А зря, упускаете много новых клёвых штук, типа word embeddings и transfer learning, которые сейчас сильно рвут классический NLP на бенчмарках — ruder.io/nlp-imagenet. Профит причем скорее не от алгоритма отдельно, а потому что научились хорошо использовать неразмеченные данные для улучшения моделей
>вроде вычислительной простоты SVM
Да там ей и не пахнет. С ядрам там же то ли квадрат, то ли куб будет, на скромных нынче выборках от 10-20k+ все быстро заглохнет. И еще, NN вы могли бы прям в статьей на голом numpy написать, а SVM?
Да, с первой попытки зайти может и не получится — желающих в последние несколько лет внезапно стало больше чем квот, но все же это не какое-то руслото и прочие лохотроны, вроде шансы были 1:3 в прошлом году. И потом, как вариант можно сначала поработать год на будущую контору где-нибудь в Европе, скажем в Швейцарии — тыщ 100-150+ там тоже вполне реально получать, а через год махнуть уже по L1-B как трансфер внутри конторы, безо всяких квот и лотерей.
Или просто свалить в страну где нормально ценят человеческий труд и получать 250-300K уже твёрдой валюты (в год), сеньёрам индивидуалам в фангах и безо всякого MLа еще больше платят
Тем не менее, по тому что я в своей конторе вижу, платят чуть похуже чем программистам, потому что это по сути просто аналитики. А программистов которые пилят data science нынче вроде модно называть скорее ML Engineer или как-то так. Зарплата соответственно повыше, но и требования тоже — не только sql гонять и модели графики презентации рисовать, но и уметь допиливать все благополучно до продакшна, например
Конкретные цифры очевидно же зависят от локации. В Долине $100k не деньги, а где нибудь за мкадом предел всех мечтаний
Но в целом по моим ощущениям, меньше чем программистам. В крупных корпорациях data scientist чаще просто эвфемизм для тех кого раньше называли аналитиками.
И правильно, я вот тоже на самом деле не хочу, мне только вагон денег оттуда нужен, а недвижку я уж потом как нибудь сам где нибудь куплю, но точно не в Лондоне — по цене курятника в Лондоне я себе дворец где нибудь в Португалии могу позволить
А вы вот посмотрите лучше на опыт Японии, как пример tail risk'а. Недвижка тоже росла как на дрожжах полвека пока в один прекрасный год в начале 90х все не пошло ко дну. Вроде только совсем совсем недавно цены вернулись к уровню 90х — 30 лет спустя. У вас хватит терпения и денег пережить подобную 30-летнюю рецессию?
>собственность припадет в цене где-то на 35%, что ерунда по сравнению с ростом за последнее время.
Для вас, кому повезло этот рост пережить может и да, а для тех кто только только собирается покупать вовсе нет. При начальном взносе в 20%, который сам по себе — приличная охапка денег, если цены рухнут на треть, не только весь взнос улетучится, так вы и еще останетесь банку прилично должны
>махнут раз плюнув в штаты (гхм, вы правда думаете это прям так легко?
Не сказал бы что совсем легко, но была бы голова на плечах, а оффер со временем найдется. И вот зачем приковывать себя недвижкой к Лондону с зарплатами в N раз ниже долинных непонятно.
20 лет назад и сейчас ситуация совершенно разная, вы посмотрите во сколько раз лондонская недвижка выросла и во сколько зарплаты, и сравните с мировыми тенденциями. Закипает уже вода в вашем пузыре, смотрите там не сваритесь. Арендаторы то ничем не рискуют, по сути те не очень большие деньги которые они переплачивают за аренду по сравнению с владением — страховка на случай если все к ***ям лопнет, и я думаю она сейчас не лишней будет. И потом, у них мобильность, придет оффер на 5x зарплату в штатах, махнуть туда что раз плюнуть
Конкретно в вашем описанном случае я думаю нет — компилятор/матбиблиотека умеют в AVX2, а ваш код нет, шах и мат. Что целесообразнее — курить сейчас Intel Software Developer's Manuals и молиться чтобы ассемблер в delphi поддерживал AVX2, или же просто подключить подходящую библиотеку? А если у пользователя AMD? А если лет через 10 никому н*х этот x86 уже не нужен будет и весь мир на ARM будет сидеть, кто оплатит переписывание вашего куска кода?
И вообще всё это ковбойство с ассемблером в наше время ну вот совершенно вот ни к чему, если только ты не компилятор пишешь. В твоём Core-i7 6950X Extreme есть например AVX2 с аппаратным векторизованным sin/cos, который хороший векторизующий компилятор скорее всего сам и врубит, или до которого ты в крайнем случае с минимальным геморроем через какую-нибудь серьезную матбиблиотеку достучишься, например Eigen для плюсов. Скорее всего сразу в разы быстрее c ним станем. Еще на порядок быстрее будет с GPU.
Сюда по примерам по ссылке, пахнет байесовскими моделями. Ну и полно таких систем на рынке уже, pymc, stan, edward/tensorflow probability, pyro… В чем преимущество этой новой штуки от майкрософта?
Вы с таким же успехом могли бы сидеть и на логистической регрессии, фичи и данные важнее алгоритма в таких относительно простых линейных моделях. Вот у нас в конторе половина старого NLP как раз на LR, были бы данные, а алгоритм найдется
> и не собирается на сетки переползать для этих тех задач.
А зря, упускаете много новых клёвых штук, типа word embeddings и transfer learning, которые сейчас сильно рвут классический NLP на бенчмарках — ruder.io/nlp-imagenet. Профит причем скорее не от алгоритма отдельно, а потому что научились хорошо использовать неразмеченные данные для улучшения моделей
Да там ей и не пахнет. С ядрам там же то ли квадрат, то ли куб будет, на скромных нынче выборках от 10-20k+ все быстро заглохнет. И еще, NN вы могли бы прям в статьей на голом numpy написать, а SVM?
Или просто свалить в страну где нормально ценят человеческий труд и получать 250-300K уже твёрдой валюты (в год), сеньёрам индивидуалам в фангах и безо всякого MLа еще больше платят
рабскийручный труд? Сколько в среднем в час получают на руки исполнители?Тем не менее, по тому что я в своей конторе вижу, платят чуть похуже чем программистам, потому что это по сути просто аналитики. А программистов которые пилят data science нынче вроде модно называть скорее ML Engineer или как-то так. Зарплата соответственно повыше, но и требования тоже — не только sql гонять и модели графики презентации рисовать, но и уметь допиливать все благополучно до продакшна, например
Но в целом по моим ощущениям, меньше чем программистам. В крупных корпорациях data scientist чаще просто эвфемизм для тех кого раньше называли аналитиками.
>собственность припадет в цене где-то на 35%, что ерунда по сравнению с ростом за последнее время.
Для вас, кому повезло этот рост пережить может и да, а для тех кто только только собирается покупать вовсе нет. При начальном взносе в 20%, который сам по себе — приличная охапка денег, если цены рухнут на треть, не только весь взнос улетучится, так вы и еще останетесь банку прилично должны
>махнут раз плюнув в штаты (гхм, вы правда думаете это прям так легко?
Не сказал бы что совсем легко, но была бы голова на плечах, а оффер со временем найдется. И вот зачем приковывать себя недвижкой к Лондону с зарплатами в N раз ниже долинных непонятно.
Ну и дураки, недвижка безумно переоцененная в Лондоне, рухнет рынок будут жалеть что не арендовали