Я думаю разница между производством и ритейлом в требуемом уровне точности.
К примеру, определить размер очереди, или подсчитать число посетителей не критичные задачи, допускающие небольшие ошибки.
Но пропустить на конвейере бракованный товар — серьезная ошибка.
А как не крути, но даже сейчас большинство алгоритмов не достигли 99.999999% точности. Даже распознавание лиц это до сих пор не решенная до конца задача, хотя решают ее уже третье десятилетие.
смотрите на PCA не как на отдельный алгоритм, а как на инструмент для уменьшения размерности данных. В чистом виде, пожалуй, он сейчас нигде не применяется. Но как вспомогательный инструмент может быть использован везде, где есть многомерные данные.
Да, я согласен с вами, что это основная проблема. Нужна децентрализация, но не думаю что ответственные за это просто так готовы поделиться своими полномочиями с другими, ибо контроль = власть, а власть > денег.
Разница есть, но единственного «правильного» способа нет.
Изменения формулы rgb_to_gray аналогичны изменению контраста изображения.
Но это палка о двух концах — увеличим контраст, усилим границы, но получим больше шума. И обратно.
Проблема в том, что rgb_to_gray преобразование и последующий оператор Собеля это все линейные преобразования. Изменяя коэффициент в формуле rgb_to_gray мы лишь получаем масштабирование, т.е: Sobel(Rgb2Gray(I*A)) = Sobel(Rgb2Gray(I))*B
Более продвинутым способом можно считать нелинейные преобразования, например те же нейронные сети, обученные на выделение границ.
А я скажу так — в столицах и европейской части РФ работа почты не сравнится с работой почты в провинциях за Уралом и далее.
Так, в центральную часть РФ посылка из китая/европы идет в среднем 10-14 дней. Для Сибири — 2 месяца. Причем абсурдным выглядит то, что Сибирь к Китаю ближе, например. Как всегда получаем классику — Москва/Питер и РФ это две разные страны.
А можно полюбопытствовать, что вами движет? Я просто посмотрел ваш профиль и оказалось что вы мой ровесник. Я закончил аспирантуру год назад и мне казалось что сделал я это очень поздно, в отличие от других людей.
А почему вы именно сейчас, дожив до столь преклонных лет ( :) ), ощутили такую необходимость? Преграда на пути карьерной лестницы?
Вы забыли упомянуть, что PCA (как и другие классические методы редукции многомерных данных) ищет только линейные зависимости, в отличие от тех же нейронных сетей, которые могут находить и нелинейные зависимости. Это очень важный аспект.
Как раз не путаю. С коммерческими продуктами у нас все намного лучше. Другое дело, что люди, создающие эти продукты, не публикуются в отечественных изданиях. Мое недовольство обращено именно к РАН и редактором журналов, а не к людям.
Ой ой, перешли на оскорбления уже. Ну а все-таки кроме оскорблений конкретно по той статье, о которой я упоминаю выше, вам есть что возразить? Вы вообще тогда зачем мне пишете и пытаетесь вызвать конфликтную ситуацию, я не искал с вами разговора, я хотел дискуссии по поводу статьей в этой теме. Я честно прочел две и они мне не понравились, о чем я и написал выше. Еще раз повторяю: статья полностью проходная, обзорная.
Эмм, то что у меня здесь 0 постов не значит что я не знаком с отечественной наукой.Я знаю как пишется большинство работ, и знаю это изнутри. То что вы или кто-то другой не знаете за меня, не дает вам право затыкать мне рот. Рецензии вообще пишутся анонимно в большинстве своем. И заметьте, я не говорил о всей российской науке. Я лишь упомянул такие области как «компьютерное зрение / машинное обучение». Однако, есть области, в которых наши успехи хороши — например, математическое моделирование, вычислительные методы.
И есть что по факту? Кроме эмоций? Можете предоставить мне контраргумент в защиту статьи «Идентификация человека»? Или это и есть ваш хабр? Нет постов — нет человека, а аргументация не в счет, только эмоции?
Спасибо, автор! Возьму на вооружение. А то реально бесит, когда суют всякие олимпиадно-школьные задачки на интервью (не смотря на то, на какую позицию ты идешь).
Да уж. Давно русскоязычную литературу не читал по теме компьютерного зрения / машинного обучения. Прочел сейчас парочку из дайджеста… Это позор российской науки. К примеру, статья «Идентификация человека», опубликованная в 2012 года… Пока западные коллеги в это время пилят таких мастодонтов как DeepFace, AlexNet, FaceID, наши товарищи обсуждают идентификацию человек при помощи… радиально-базисных сетей и неокогнитрона (привет 80ые!)… Ну а если серьезно, то большинство представленных работа это тупо проходные статьи для галочки.
К примеру, определить размер очереди, или подсчитать число посетителей не критичные задачи, допускающие небольшие ошибки.
Но пропустить на конвейере бракованный товар — серьезная ошибка.
А как не крути, но даже сейчас большинство алгоритмов не достигли 99.999999% точности. Даже распознавание лиц это до сих пор не решенная до конца задача, хотя решают ее уже третье десятилетие.
Изменения формулы rgb_to_gray аналогичны изменению контраста изображения.
Но это палка о двух концах — увеличим контраст, усилим границы, но получим больше шума. И обратно.
Проблема в том, что rgb_to_gray преобразование и последующий оператор Собеля это все линейные преобразования. Изменяя коэффициент в формуле rgb_to_gray мы лишь получаем масштабирование, т.е: Sobel(Rgb2Gray(I*A)) = Sobel(Rgb2Gray(I))*B
Более продвинутым способом можно считать нелинейные преобразования, например те же нейронные сети, обученные на выделение границ.
Так, в центральную часть РФ посылка из китая/европы идет в среднем 10-14 дней. Для Сибири — 2 месяца. Причем абсурдным выглядит то, что Сибирь к Китаю ближе, например. Как всегда получаем классику — Москва/Питер и РФ это две разные страны.
А почему вы именно сейчас, дожив до столь преклонных лет ( :) ), ощутили такую необходимость? Преграда на пути карьерной лестницы?
А что насчет второго монитора?
p.s. я не против них, но общество почему то против.
И есть что по факту? Кроме эмоций? Можете предоставить мне контраргумент в защиту статьи «Идентификация человека»? Или это и есть ваш хабр? Нет постов — нет человека, а аргументация не в счет, только эмоции?
http://cs231n.github.io/