«Утечка мозгов из университетов в ИИ» — звучит более эпично.
Но странно, если было как-то по другому. Где спрос, где деньги — там и концентрируются спецы.
К тому же им не надо «косить от армии» в том числе и таким образом. Многие миллионеры и миллиардеры ушли со 2го — 3го курсов и, как вы понимаете, преуспели в жизни.
Как вы понимаете, текстовые паттерны «плохих» слов, могут отфильтровать и «хорошие». Поэтому нам надо сформировать фильтр так, чтобы максимально уменьшить фильтрацию обычных слов.
Для увеличения точности фильтра можно вычислять процент «сработавших» паттернов и, если он выше некоторого порога (скажем 20%), то текст считаем токсичным. Этот подход чуть больше нагрузит CPU.
Понимать надо, что делаешь, а не полагаться на «магию черного ящика».
А смысл тогда в подобных алгоритмах?
Чтобы работал алгоритм с высокой точностью, надо данных побольше собрать и запустить процесс.
Или вы параметры всех моделей вручную меняете?
Не знаю насколько можно отнести ансамбли к обучению нейросетей, но то что точность повышают — однозначно. И, зачастую, не на 2%, а значительно больше.
Если только 2% прирост, то надо смотреть на корректность данных и недо/переобучение нейросети.
Мой рецепт — эволюционные алгоритмы.
Здорово!
Надо добавлять память. Чтобы карту составлял, план, а не рандомно ездил.
Очень интересная задача — осознание собственных габаритов в процессе езды (обучения).
Схемы красиво нарисованы. Безпорно! Но 2021 год. Пора бы уже освоить графические редакторы.
«Вычислительная система пятого поколения» — это квантовый компьютер. Про транзисторы пора бы уже забывать. Надо искать новую элементную базу и алгоритмы.
Посмотреть хотя бы на биологию — громадная выч. мощность при низком потреблении. Выделение энергии при работе одного элемента является топливом для другого.
Все идеи и алгоритмы, описываемые в данной статье, являются результатом моей независимой и полностью самостоятельной интеллектуальной деятельности.
Вы серьезно? Копипаст из учебников по электронике и очень слабое понимание принципов построения ПО вы называете «деятельностью»? Я вас умоляю!)
Все детали известны давно и описаны в советских учебниках 60 — 70х годов. Хотя вы правы — не хватает одной детали. Достаточной вычислительной мощности и понимания «А зачем нам нужен ИИ?».
Но вы не готовы объяснять развёрнуто и с начала, так что не вижу смысла в таком обсуждении
В принципе, я все уже сказал. Читать лекции по основам программирования у меня нет времени… да и желания. Удачи в ваших начинаниях :)
Немного странные вопросы от DS, который упоминает о картинках и о сверточных сетях.
эмбеддинги практически никогда не повторяются
Вы серьезно? 224х224х3=сколько вариантов? А если окно 3х3(х3)?
Как в вашем понимании делать иерархию признаков?
Такой же как и сейчас. Слои (±). Гляньте на нашу нервную систему. Там кругом деревья. Иерархия.
«Формировать признаки различных визуальных объектов можно простым скольжением окна по картинке и ведя статистику.» как будет происходить это?
Ровно так же как и работает сверточный слой. Только там перестраиваются веса (идет подбор). А тут мы работаем с тем что есть. Записываем в память окно-вектор. Как вычислить уникальность вектора програмно? Это вам на первый курс университета надо.
Вы исследовательская группа или независимый исследователь?
Я не очень понимаю, зачем вам знать это. Что это вам даст? Мы тут говорим об ИИ или обо мне?
Вы хотите мне что то предложить? Предлагайте.
Вы хотите узнать мою мотивацию? Очень просто. Я пытаюсь уберечь новоявленных исследователей ИИ от ненужных ошибок, потому что сам их совершил много.
Вы хотите узнать есть ли у меня алгоритм ИИ? Даже если и есть — я вам его не дам.
Я не миссия. Стопроцентно. И вместо ковыряния в моей, личности займитесь лучше своей. Это гораздо продуктивнее.
Подумаю, можно ли у вас что-то спросить, чтобы и информативно было, и в ваш формат вписывалось)
Вы хотя бы переварите то, что я уже написал. Пусть и кратко, но в всю суть я уже передал. Вы просите статью или алгоритм — так я уже его вам дал.
Мозг инженера любит все усложнять. Знаю. Сам такой :)
Иногда копировать мозг (не обязательно человеческий) полезно.
Мы только этим и занимаемся. Вопрос лишь в том, кто сделает это точнее.
Например, зрение скопировали отлично — оно, правда, уже не сильно похоже на природный аналог
Если использовать сверточные сети с уже нормализованными картинками в связке с полносвязной для отнесения образа к некому классу — да. Если оставить только ядра + их формирование, то это уже другой коленкор.
Можете целостно изложить свою теорию? Ну или ссылку дать на статью, если у вас мало времени и влом.
В ваших терминах — «влом». Да и не вижу большого смысла. Статей не пишу. Задавайте вопросы.
Если ваша теория — это теория Редозубова — скажите так сразу, я знаю, где она лежит)
Его мы тоже читали. А ваша теория это ТАУ.
Все гораздо проще, поэтому и столько разных теорий и работающих механизмов.
Я правильно понимаю, что у вас есть какие-то конкретные идеи по тому, как лучше делать ИИ или ставить ему задачи?
Для начала разобраться как работает естественный И.
Если в мозгу есть какое-то явление, это совершенно не значит, что его надо переносить в ИИ — у нас другие технические ограничения.
Вы похоже считаете, что мы в состоянии создать что-то эффективнее мозга. Увы это не так. Не в обозримом будущем.
Поэтому если у вас есть какой-то конструктив
Есть. И я его описал в контексте ваших коментариев-вопросов.
Не пытайтесь перекладывать на «свой бекграунд». Я то же немного DS, поэтому понимаю о чем вы пишете и говорите. И вопросы задаете в терминах DS. Попробуйте то, что я написал еще в первом комментарии нарисовать и посмотреть на это в различных ракурсах.
Еще добавлю — мозг это параллельный вычислитель. Цифровой. Он не аппроксимирует сигнал, а записывает пачки импульсов. Но есть нюансы :)
Но странно, если было как-то по другому. Где спрос, где деньги — там и концентрируются спецы.
К тому же им не надо «косить от армии» в том числе и таким образом. Многие миллионеры и миллиардеры ушли со 2го — 3го курсов и, как вы понимаете, преуспели в жизни.
А смысл тогда в подобных алгоритмах?
Чтобы работал алгоритм с высокой точностью, надо данных побольше собрать и запустить процесс.
Или вы параметры всех моделей вручную меняете?
Если только 2% прирост, то надо смотреть на корректность данных и недо/переобучение нейросети.
Мой рецепт — эволюционные алгоритмы.
Надо добавлять память. Чтобы карту составлял, план, а не рандомно ездил.
Очень интересная задача — осознание собственных габаритов в процессе езды (обучения).
Схемы красиво нарисованы. Безпорно! Но 2021 год. Пора бы уже освоить графические редакторы.
«Вычислительная система пятого поколения» — это квантовый компьютер. Про транзисторы пора бы уже забывать. Надо искать новую элементную базу и алгоритмы.
Посмотреть хотя бы на биологию — громадная выч. мощность при низком потреблении. Выделение энергии при работе одного элемента является топливом для другого.
Вы серьезно? Копипаст из учебников по электронике и очень слабое понимание принципов построения ПО вы называете «деятельностью»? Я вас умоляю!)
При всем уважении… это путь в никуда.
В софте уже достаточно адаптивности. Может это пора уже выносить на уровень «железа»?
В принципе, я все уже сказал. Читать лекции по основам программирования у меня нет времени… да и желания. Удачи в ваших начинаниях :)
Вы серьезно? 224х224х3=сколько вариантов? А если окно 3х3(х3)?
Такой же как и сейчас. Слои (±). Гляньте на нашу нервную систему. Там кругом деревья. Иерархия.
Ровно так же как и работает сверточный слой. Только там перестраиваются веса (идет подбор). А тут мы работаем с тем что есть. Записываем в память окно-вектор. Как вычислить уникальность вектора програмно? Это вам на первый курс университета надо.
Я не очень понимаю, зачем вам знать это. Что это вам даст? Мы тут говорим об ИИ или обо мне?
Вы хотите мне что то предложить? Предлагайте.
Вы хотите узнать мою мотивацию? Очень просто. Я пытаюсь уберечь новоявленных исследователей ИИ от ненужных ошибок, потому что сам их совершил много.
Вы хотите узнать есть ли у меня алгоритм ИИ? Даже если и есть — я вам его не дам.
Я не миссия. Стопроцентно. И вместо ковыряния в моей, личности займитесь лучше своей. Это гораздо продуктивнее.
Вы хотя бы переварите то, что я уже написал. Пусть и кратко, но в всю суть я уже передал. Вы просите статью или алгоритм — так я уже его вам дал.
Мозг инженера любит все усложнять. Знаю. Сам такой :)
Если использовать сверточные сети с уже нормализованными картинками в связке с полносвязной для отнесения образа к некому классу — да. Если оставить только ядра + их формирование, то это уже другой коленкор.
В ваших терминах — «влом». Да и не вижу большого смысла. Статей не пишу. Задавайте вопросы.
Его мы тоже читали. А ваша теория это ТАУ.
Все гораздо проще, поэтому и столько разных теорий и работающих механизмов.
Вы похоже считаете, что мы в состоянии создать что-то эффективнее мозга. Увы это не так. Не в обозримом будущем.
Есть. И я его описал в контексте ваших коментариев-вопросов.
Не пытайтесь перекладывать на «свой бекграунд». Я то же немного DS, поэтому понимаю о чем вы пишете и говорите. И вопросы задаете в терминах DS. Попробуйте то, что я написал еще в первом комментарии нарисовать и посмотреть на это в различных ракурсах.
Еще добавлю — мозг это параллельный вычислитель. Цифровой. Он не аппроксимирует сигнал, а записывает пачки импульсов. Но есть нюансы :)
И заодно Ubuntu в продакшене (сарказм).