Комплект мать с Xeon 2650 16 GB RAM на Алиэкспресс около 7 тыр, плюс новый кулер и БП в любой старый корпус = 11 тыр за домашний сервер. Статический IP у Ростелеком 200 руб в месяц, плюс столько же за электричество.
Подготовка к решению алгоритмических задач развивает алгоритмическое мышление, формирует полезные шаблоны и образы в голове. Кандидат с такими навыками вероятно будет быстрее решать и другие задачи.
Решение методами DL уже дало прирост в метриках на многих задачах: классификация изображений, машинный перевод и т. д. В общем случае DL подход требует больше вычислений, но с учётом развития техники это не критично.
В общем случае решение известной задачи новыми методами может проследовать такие цели как:
Повышение метрик и как следствие прибыли компании.
Получение научных результатов для публикации / диссертации.
Большое спасибо за Вашу работу, очень интересно! А приходилось ли самим писать что-то низкоуровневое или скорость достигается только за счет правильного использования opencv/numpy?
Спасибо, очень интересная статья! Вы пишите
Почему не подошла библиотека https://github.com/Farama-Foundation/MAgent2 ?
У Мурыча конечно https://www.youtube.com/watch?v=6yd_m64mlv8
Модели из коробки уже хорошо оптимизированы, надо бы попробовать кастом модель.
web3 как основа социалистического энтерпрайза
Комплект мать с Xeon 2650 16 GB RAM на Алиэкспресс около 7 тыр, плюс новый кулер и БП в любой старый корпус = 11 тыр за домашний сервер. Статический IP у Ростелеком 200 руб в месяц, плюс столько же за электричество.
Подготовка к решению алгоритмических задач развивает алгоритмическое мышление, формирует полезные шаблоны и образы в голове. Кандидат с такими навыками вероятно будет быстрее решать и другие задачи.
Решение методами DL уже дало прирост в метриках на многих задачах: классификация изображений, машинный перевод и т. д. В общем случае DL подход требует больше вычислений, но с учётом развития техники это не критично.
В общем случае решение известной задачи новыми методами может проследовать такие цели как:
Повышение метрик и как следствие прибыли компании.
Получение научных результатов для публикации / диссертации.
Попил бюджета на организации соревнований.
Может ещё что-то, чего я не знаю.
Тогда вопрос к организатором бесполезного, судя по Вашему мнению, соревнования.
Могу предположить, что DL подход всё же даст лучшее значение метрики. Ну и более универсальный в реализации.
готовых работать за еду.
одномерную свертку, пакетную нормализацию, ReLU и отсев
-> Conv1D, BatchNormalization, ReLU, Dropout?
КДПВ доставляет
Большое спасибо за Вашу работу, очень интересно! А приходилось ли самим писать что-то низкоуровневое или скорость достигается только за счет правильного использования opencv/numpy?
А как же ЯПлакал?