Еще на тему
По крайней мере твои знания математики могут спиздить велик
И тебе придётся его заново изобретать
И сесть в тюрьму.
а иначе как бы ты открыл кодовый велозамок?
на самом деле, они открываются достаточно просто. Обучать не буду, но когда я купил себе такой замок уцененный (был закрыт и к нему не было пароля). То верное положение замка нашел за минут 5. И это при том, что пытался открыть такой замок впервые.
Мои знания математики меня не спасают.
Может ты просто не так хорош, как думаешь. Сколько будет 2 + 2 * 2?
Столько же, сколько 1+1+1+1+1+1
А ты не знаешь какую алгебру я придумал.
Как минимум с двумя бинарными операциями.
Это как блять?
это только при условии, что ряд не кончается
Что такое машинное обучение в данном контексте?
То, чем ты не можешь заниматься из-за хреновых знаний математики
По гуглу я находил только связанные с ИТ разные вещи, там математики кот наплакал...
если очень упростить, то МО суть есть набор уравнений, чем пиже надрочишь их в своей НС тем резче работает алгоритм
Нет, ML — целиком и полностью математика. То что существует некоторое количество имплементаций, которые легко завести без соответствующей подготовки, не означает что там под капотом нет математики.
Ну разве там есть хоть немного сложной математики? Если сравнивать с квантовыми вычислениями в физике.
Не везде обезательно сложная математике.
Ну пройдись по последнему nips'у
Вот тут список публикаций: https://papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-31-2018
Возьми пять наугад и полистай, чтобы иметь представление
Ну пройдись по последнему nips'у
Вот тут список публикаций: https://papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-31-2018
Возьми пять наугад и полистай, чтобы иметь представление
Посмотрел, как то не сильно сложно, именно часть математики, с ней проблем почти нет.
Ну я хз. Без понятия как ты определяешь сложность. На мой взгляд, если не иметь опыта с МЛ, то в большинстве случаев понять о чем там математика достаточно сложно. Если не знать о чем оно, то определить сложность затруднительно. Сложность вообще весьма субъективная метрика.
Математика там и действительно не самая сложная, но есть свои заморочки.
Вот глянь вот это https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf . Это не самое сложное, но и далеко не тривиальное. Если у тебя нету никаких проблем с пониманием, то я тебе поздравляю, подтягивай остальные азы МЛ которые должны показаться для тебя тривиальными, осваивай МЛ тулзы и иди на собеседование в гугл или амазон. В гугле самые сложные вопросы будут на уровне объяснить в общих чертах статью выше, даже не вникая в детали.
Математика там и действительно не самая сложная, но есть свои заморочки.
Вот глянь вот это https://arxiv.org/pdf/1312.6114.pdf . Это не самое сложное, но и далеко не тривиальное. Если у тебя нету никаких проблем с пониманием, то я тебе поздравляю, подтягивай остальные азы МЛ которые должны показаться для тебя тривиальными, осваивай МЛ тулзы и иди на собеседование в гугл или амазон. В гугле самые сложные вопросы будут на уровне объяснить в общих чертах статью выше, даже не вникая в детали.
95% MLщиков даже регрессии из коробки должно хватать
Все относительно, смотря что делать. Я про 95% не стал бы утверждать.
Это была отсылка к 95% населения - идиоты :)
да как и обычное программирование
есть системные программисты, пишут драйверы, алгоритмы, библиотеки, компиляторы их не много
а есть прикладные которые это эексплуатируют
ML масштабен и вряд ли в продакшене вы будете делать что-то большее, чем эксплуатировать библиотеки
есть системные программисты, пишут драйверы, алгоритмы, библиотеки, компиляторы их не много
а есть прикладные которые это эексплуатируют
ML масштабен и вряд ли в продакшене вы будете делать что-то большее, чем эксплуатировать библиотеки
Новая поделка DeepMind раскатала топового проплеера во втором старкрафте.
И тут же породило срачи
Там Алекс явно показал, что ии читерит.
Не читерит, просто ниибический микроконтроль, ктторый даже корейцы не тянут.
Там есть момент, где ИИ сначала построил нексус, а потом выбрал его и еще один, не наводя камеры. Сделать без "читов" это невозможно.
БОльшая часть претензий к AlphaStar логично проистекает из того, что нейронка играет через API. Вряд ли у DeepMind был какой-то там злой умысел всех наебать, скорее просто недосмотр.
Да и ещё большой вопрос, сильно ли эти "читы" помогли боту.
Да и ещё большой вопрос, сильно ли эти "читы" помогли боту.
Сильно, потому что человек не имеет возможности видеть и оперировать сразу на всей карте.
Помогли и помогли сильно. Когда боту отрубили супер-камеру на всю карту, бот проиграл. А перед этим раскатал чистыми сталкерами нормальный микс из имморталов и сентрей, который является отличной контрой к сталкерам, исключительно благодаря нечеловеческому микро всех сталкеров на карте практически одновременно.
Без суперкамеры бот учился играть всего ничего, в этом все дело.
Парни, смотрите глубже. Можно ограничить боту поле зрения, можно ещё сильнее урезать пиковый АПМ, можно даже ввести минилаги при скроллинге и отдаче команд для эмуляции елозинья мышкой, да что угодно можно придумать.
Но суть ведь не изменится. AlphaStar показал главное - способность обучиться до про уровня. Изменятся условия - он точно так же за пару недель под них подстроится, будет давить не микро, а макро и экономикой. Возможно даже, что про игроки будут у него периодически вырывать победу-другую, но и только.
Парни, смотрите глубже. Можно ограничить боту поле зрения, можно ещё сильнее урезать пиковый АПМ, можно даже ввести минилаги при скроллинге и отдаче команд для эмуляции елозинья мышкой, да что угодно можно придумать.
Но суть ведь не изменится. AlphaStar показал главное - способность обучиться до про уровня. Изменятся условия - он точно так же за пару недель под них подстроится, будет давить не микро, а макро и экономикой. Возможно даже, что про игроки будут у него периодически вырывать победу-другую, но и только.
1500 епм в замесах тоже как бы ок.
Я и говорю, что пиковый АПМ и ЕАПМ можно порезать, но это не повлияет ни на что, просто увеличит время обучения и научит бота еще лучше оптимизировать свой бюджет АПМ.
Если проводить аналогии с AlphaGo, то на близконе выкатят допиленную версию, которая будет рвать любого на любой расе, а Мана останется единственным человеком победившим AlphaStar.
Собственно, DeepMind уже подтвердили, что работа продолжается и AlphaStar будет допиливаться под другие расы и карты.
как раз макро и экономикой он до про уровня и близко не дотягивает- тупо в микро решает в ключевых сражениях.
грубо говоря в стратегии он ноль. а вот в шутерах - да мгновенно видит врага и принимает решение - этим и тащит.
грубо говоря в стратегии он ноль. а вот в шутерах - да мгновенно видит врага и принимает решение - этим и тащит.
Дык о том и речь. Бот уже нащупал для себя удобную тактику "наспамить сталкеров и перемикрить" и отточил ее до совершенства. Зачем ему напрягаться еще и в стратегии, если и так всё норм работает? Изменятся условия - будет адаптироваться, способность и возможность к этому он уже показал.
Тем не менее, пока выдающееся макро для него недоступно, иначе разработчикам не пришлось бы лукавить по поводу его камеры и апм. Реально не понимаю, с чего они статьях так усердно давят на его "средний апм 200", при том, что в боях у него епм чуть ли не 1000. Инвесторам пыль в глаза пускают, что ли... Да и вообще игру он понимает не супер, что видно хотя бы по батарейке в минеральной линии, из-за которой пробки вынуждены петлять.
Не, он в видео говорил о том что разработчики малость соврали о возможностях ии, что не смотря на то что ему ограничили апм, у него все равно реакция на происходящее исчисляется кадрами и он контролит всю карту поэтому почти все киберкотлеты и проиграли
Мне часто приходится общаться со спецами по машинному обучению. Могу сказать, что в среднем знания математики у них крайне хреновые. БОльшая часть людей не делает даже простейшего статистического анализа полученных результатов и не понимает алгоритмов, заложенных в основу МО. Мотивирует это охуительнейшим методом: "А зачем? Все равно никто не знает почему методы МО работают?". Так что в этой области главное знать чем вектор от матрицы отличается.
Точно так же как и везде у людей есть разный уровень. MLем можно заниматься зная только базовую линейную алгебру (низкий уровень) собирая из готовых компонентов, а можно заниматься с профильным PhD (высокий уровень) и придумывать новые алгоритмы и двигать state-of-the-art.
Ресирчер врывается в тред.
Проблема в том, что в СНГ всё ещё существует нехватка соображающих в этой теме товарищей, а рынок при этом кластеризован ввиду незнания того, а что действительно такое хороший МЛ. Кластера два. Первый это компании, которые уже разобрались в том, что хорошо и что плохо, у них опытные товарищи и вилка ЗП в России около 200-600к. Второй это компании, слабо разбирающиеся в этом и приравнивающие МЛ парней к обычным девелоперам, поэтому и ЗП около 100-250к. Например, в РБ сейчас даже такой кластеризации нет и предложения выше 5к долляров для МЛ парней единичные.
По поводу математики - рандомное тыкание методов из библиотек и слоев из кераса "потому что так сказали в интернете" очень маловероятно приведёт к хорошему результату, а если концептуально и приведёт, то к достаточно низкому по точности.
И здесь встаёт вопрос того, насколько глубоко нужно понимать математику под капотом для того, чтобы инженерить или ресирчить.
Фактически в нормальном мире происходит разделение на три слоя МЛ парней: МЛ инженеры, МЛ ресирч инженеры, МЛ ресирчеры. Существуют ещё дата саентисты, но тут всё до жути размыто зачастую, особенно в СНГ. Кого только ДС не называют: и бизнес-аналитиков, и МЛ инженеров, и математиков-статистов, и так далее. Так что останемся пока на тех трёх парнях выше.
МЛ инженер это тот парень, который знает об основных задачах в своей области(Под-область МЛа), о том, как их решать, как оптимизировать. Попутно он может хорошо реализовать решение на целевом языке и платформе. То есть это что-то среднее между обычным программером и парнем, понимающем в МЛе. Соответственно необходимая ему математика имеет такой минимум:
Векторный анализ(Хватит Странга), линейная алгебра(Странг \ Хоффман), теорвер(Росс \ ДеГрут), оптимизация(Бойд) на уровне бакалаврских книжек.
МЛ ресирч инженер это тот парень, который заточен больше под то, чтобы реализовать конкретный алгоритм либо как-то его модифицировать попутно, но без подвязки к эффективности на какой-то платформе. По сути они занимаются чтением пэйперов либо дискассами с локальными саентистами, а потом это всё по-хорошему реализуют. Математическая база уже требует возможности читать пэйперы в какой-то области локальной. Соответственно здесь понимание методов должно быть уже на уровне вероятностно-статистических методов или, например, гомеоморфизмов и гиперплоскостей. То есть де факто здесь это уровень graduate degree, возможно MS, возможно PhD.
МЛ ресирчеры, очевидно, занимаются ресирчем, зачастую делают образную реализацию своих изобретений(потому что код у них отвратный), а потом ресирч инженеры занимаются нормальной реализацией. Здесь уже встаёт вопрос в способностях к ресирчу и пока что мало кто берёт парней без PhD, хотя на самом деле достаточно инициативного ума и некоторых фич исследовательского мышления. А математика здесь уже может быть безумной.
Проблема в том, что в СНГ всё ещё существует нехватка соображающих в этой теме товарищей, а рынок при этом кластеризован ввиду незнания того, а что действительно такое хороший МЛ. Кластера два. Первый это компании, которые уже разобрались в том, что хорошо и что плохо, у них опытные товарищи и вилка ЗП в России около 200-600к. Второй это компании, слабо разбирающиеся в этом и приравнивающие МЛ парней к обычным девелоперам, поэтому и ЗП около 100-250к. Например, в РБ сейчас даже такой кластеризации нет и предложения выше 5к долляров для МЛ парней единичные.
По поводу математики - рандомное тыкание методов из библиотек и слоев из кераса "потому что так сказали в интернете" очень маловероятно приведёт к хорошему результату, а если концептуально и приведёт, то к достаточно низкому по точности.
И здесь встаёт вопрос того, насколько глубоко нужно понимать математику под капотом для того, чтобы инженерить или ресирчить.
Фактически в нормальном мире происходит разделение на три слоя МЛ парней: МЛ инженеры, МЛ ресирч инженеры, МЛ ресирчеры. Существуют ещё дата саентисты, но тут всё до жути размыто зачастую, особенно в СНГ. Кого только ДС не называют: и бизнес-аналитиков, и МЛ инженеров, и математиков-статистов, и так далее. Так что останемся пока на тех трёх парнях выше.
МЛ инженер это тот парень, который знает об основных задачах в своей области(Под-область МЛа), о том, как их решать, как оптимизировать. Попутно он может хорошо реализовать решение на целевом языке и платформе. То есть это что-то среднее между обычным программером и парнем, понимающем в МЛе. Соответственно необходимая ему математика имеет такой минимум:
Векторный анализ(Хватит Странга), линейная алгебра(Странг \ Хоффман), теорвер(Росс \ ДеГрут), оптимизация(Бойд) на уровне бакалаврских книжек.
МЛ ресирч инженер это тот парень, который заточен больше под то, чтобы реализовать конкретный алгоритм либо как-то его модифицировать попутно, но без подвязки к эффективности на какой-то платформе. По сути они занимаются чтением пэйперов либо дискассами с локальными саентистами, а потом это всё по-хорошему реализуют. Математическая база уже требует возможности читать пэйперы в какой-то области локальной. Соответственно здесь понимание методов должно быть уже на уровне вероятностно-статистических методов или, например, гомеоморфизмов и гиперплоскостей. То есть де факто здесь это уровень graduate degree, возможно MS, возможно PhD.
МЛ ресирчеры, очевидно, занимаются ресирчем, зачастую делают образную реализацию своих изобретений(потому что код у них отвратный), а потом ресирч инженеры занимаются нормальной реализацией. Здесь уже встаёт вопрос в способностях к ресирчу и пока что мало кто берёт парней без PhD, хотя на самом деле достаточно инициативного ума и некоторых фич исследовательского мышления. А математика здесь уже может быть безумной.
Ладно, рисерчер отвечает:
Опять же общаясь с людьми из тех кто применяет ML к решению исследовательских задач (за пределами СНГ, в том числе в весьма респектабельных учреждениях) - чаще всего получается какая-то алхимия: они применяют методы, которых не понимают для решения проблем, которые опять же до конца непонятны. Очевидно, что цель научного процесса - это производство новых данных, но эти данные никак не верифицируемы, а совпадения с экспериментальными результатами чаще всего случайные. А случайные они потому, что до сих пор нету теории, которая объяснила бы почему они правильные и в каких рамках входных параметров они будут правильными.
Не довелось лично пообщаться с теми, кто разрабатывает сами подходы, не могу дать им конкретной оценки. Видел только курс Andrew Ng на курсере и несколько статей. Их подход к численному анализу меня довольно сильно раздражает неточностями и поверхностностью. Но опять же не буду присваивать себе звания спеца в данной области.
А касательно применителей ML - у меня до сих пор пригорает, когда мне один из таких знакомых (после прохождения курса на курсере) сказал: "мне нравится градиентный спуск потому, что это чисто программный алгоритм без всякой математической хуйни". Не спорю, что сама область мб и хороша, но сейчас ее пытаются использовать все (не думая опять же - а нужно ли оно им), в том числе и обладатели IQ равного комнатной температуре, что сильно подрывает авторитет всей отрасли. Раздражает сам подход - давай свалим кучу дерьма, приправим парой методов оптимизации и будем перемешивать пока не выйдет что-то толковое.
Извините за бугурт.
P.S. Я не математик. Честно не пизжу - я физик
Опять же общаясь с людьми из тех кто применяет ML к решению исследовательских задач (за пределами СНГ, в том числе в весьма респектабельных учреждениях) - чаще всего получается какая-то алхимия: они применяют методы, которых не понимают для решения проблем, которые опять же до конца непонятны. Очевидно, что цель научного процесса - это производство новых данных, но эти данные никак не верифицируемы, а совпадения с экспериментальными результатами чаще всего случайные. А случайные они потому, что до сих пор нету теории, которая объяснила бы почему они правильные и в каких рамках входных параметров они будут правильными.
Не довелось лично пообщаться с теми, кто разрабатывает сами подходы, не могу дать им конкретной оценки. Видел только курс Andrew Ng на курсере и несколько статей. Их подход к численному анализу меня довольно сильно раздражает неточностями и поверхностностью. Но опять же не буду присваивать себе звания спеца в данной области.
А касательно применителей ML - у меня до сих пор пригорает, когда мне один из таких знакомых (после прохождения курса на курсере) сказал: "мне нравится градиентный спуск потому, что это чисто программный алгоритм без всякой математической хуйни". Не спорю, что сама область мб и хороша, но сейчас ее пытаются использовать все (не думая опять же - а нужно ли оно им), в том числе и обладатели IQ равного комнатной температуре, что сильно подрывает авторитет всей отрасли. Раздражает сам подход - давай свалим кучу дерьма, приправим парой методов оптимизации и будем перемешивать пока не выйдет что-то толковое.
Извините за бугурт.
P.S. Я не математик. Честно не пизжу - я физик
Тут проблема заключается в следующем: большая часть ресирчеров 1) Плохо знакомы с основами теоретической информатики, 2) Плохо знакомы с языковым инструментарием, и когда появляются МЛ задачи, то 3) Плохо знакомы с теорией под машинным обучением.
В итоге получается, что многие ресирчеры (кроме парней в CS области) допускают множество ошибок в своём использовании инструментов информатики(Помню не так давно читал пэйпер SEGAN, у них есть реализация модели на гитхабе и она убийственна).
Какое-то время уже общаюсь с парнями из ODSа, там достаточно людей, которые после PhD по физике перекатываются в DS(особенно на примере Владимира Игловикова, который сейчас вообще в Lyft попал), и у них можно заметить расслоение между теми, кто разобрался и не разобрался в основах информатики просто по их речи с применением каких-то терминов. Просто для этого нужно потратить годик-другой, чтобы действительно разбираться.
Насчёт курсов в интернетах: на самом деле очень мало стоящих и достаточно фундаментальных. Например, на курсере есть Deep Learning от Ынга и его же используют в Стэнфорде на CS230. У Яндекса курс по С++ довольно-таки полноценный. У Стэнфорда по алгоритмам достаточно обширный курс. Но так или иначе они рекомендуют литературу, которая гораздо глубже всё это покрывает.
Несомненно, ML у Ынга на курсере рассчитан на гуманитариев практически, так как он не требует даже понимания производных, переводя всё в общее понимание. Но в то же время на Stanford Engineering Everywhere есть тот же самый CS229 Ынга, в котором он начинает с выведение функции ошибки как логарифма постериорной вероятности из нормального распределения данных.
То есть в целом кроме очень крутых книжек, которых гора публикуется(которые я благополучно спиратил), существует и ряд курсов, которые очень и очень неплохи, в том числе и от ODS.
Да, здесь есть проблема и проблема в том, что область всё ещё не в состоянии отсеивать тех, кто ни черта не понимает в подкапотных вещах. Поэтому и существует расслоение, о котором я говорил. Самое смешное, что по сути градиентный спуск это идея из выпуклой оптимизации, хотя работаем мы не с такими функциями, и тут уже появляется много эвристик для его модификации. Но так или иначе сама область оптимизации очень сильно базируется на математическом анализе, поэтому говорить о нематематичности этого было бы смешно, хех.
В целом здесь есть такая вещь, когда общаешься с инвесторами или менеджерами, то "Мы будем применять машинное обучение" сразу призывает хайповый интерес от несведущих, тонны инвестиций и так далее. Поэтому зачастую совершенно бестолковые парни зарекаются на эту тему, а наивные управленцы раскидываются деньгами в надежде хайпануть.
В итоге получается, что многие ресирчеры (кроме парней в CS области) допускают множество ошибок в своём использовании инструментов информатики(Помню не так давно читал пэйпер SEGAN, у них есть реализация модели на гитхабе и она убийственна).
Какое-то время уже общаюсь с парнями из ODSа, там достаточно людей, которые после PhD по физике перекатываются в DS(особенно на примере Владимира Игловикова, который сейчас вообще в Lyft попал), и у них можно заметить расслоение между теми, кто разобрался и не разобрался в основах информатики просто по их речи с применением каких-то терминов. Просто для этого нужно потратить годик-другой, чтобы действительно разбираться.
Насчёт курсов в интернетах: на самом деле очень мало стоящих и достаточно фундаментальных. Например, на курсере есть Deep Learning от Ынга и его же используют в Стэнфорде на CS230. У Яндекса курс по С++ довольно-таки полноценный. У Стэнфорда по алгоритмам достаточно обширный курс. Но так или иначе они рекомендуют литературу, которая гораздо глубже всё это покрывает.
Несомненно, ML у Ынга на курсере рассчитан на гуманитариев практически, так как он не требует даже понимания производных, переводя всё в общее понимание. Но в то же время на Stanford Engineering Everywhere есть тот же самый CS229 Ынга, в котором он начинает с выведение функции ошибки как логарифма постериорной вероятности из нормального распределения данных.
То есть в целом кроме очень крутых книжек, которых гора публикуется(которые я благополучно спиратил), существует и ряд курсов, которые очень и очень неплохи, в том числе и от ODS.
Да, здесь есть проблема и проблема в том, что область всё ещё не в состоянии отсеивать тех, кто ни черта не понимает в подкапотных вещах. Поэтому и существует расслоение, о котором я говорил. Самое смешное, что по сути градиентный спуск это идея из выпуклой оптимизации, хотя работаем мы не с такими функциями, и тут уже появляется много эвристик для его модификации. Но так или иначе сама область оптимизации очень сильно базируется на математическом анализе, поэтому говорить о нематематичности этого было бы смешно, хех.
В целом здесь есть такая вещь, когда общаешься с инвесторами или менеджерами, то "Мы будем применять машинное обучение" сразу призывает хайповый интерес от несведущих, тонны инвестиций и так далее. Поэтому зачастую совершенно бестолковые парни зарекаются на эту тему, а наивные управленцы раскидываются деньгами в надежде хайпануть.
Кстати да - можешь заодно объяснить - как в ML борятся с локальными минимумами? Методы глобальной оптимизации сожрут кучу ресурсов и при этом не факт, что дадут верный результат в обозримом будущем.
Не борются. В том смысле, что глобальная оптимизация охренеть какая затратная, а зачастую нам достаточно неидеального решения задачи. Например, можно запускать локальные методы с некоторым образом распределённых точек. Можно искать эти точки посредством какого-нибудь приближения вроде grid search, то есть по сути эвристически потыкать в разные регионы функции, увидеть где получше всего выходит и там начать оптимизацию.
Потом сами методы оптимизации модифицируются, например, градиентный спуск может учитывать аналог импульса в своём движении, можно делать "проверку" потенциального шага и если он не очень, то откатываться обратно и модифицировать шаг. Там очень много всяких фич, если хочешь без особой детальности разобраться, то в Николенко есть глава по этому поводу, он там и ссылки даёт на отдельные ресурсы, чтобы разобраться глубже.
Потом сами методы оптимизации модифицируются, например, градиентный спуск может учитывать аналог импульса в своём движении, можно делать "проверку" потенциального шага и если он не очень, то откатываться обратно и модифицировать шаг. Там очень много всяких фич, если хочешь без особой детальности разобраться, то в Николенко есть глава по этому поводу, он там и ссылки даёт на отдельные ресурсы, чтобы разобраться глубже.
Кстати, обжектив того же SVM вполне себе convex (даже с soft margin), можно найти оптимальное решение.
Рисёчер с PhD в ML отвечает:
В ML приходят люди с разными бекграундами (видел лингвистов, социологов помимо прочего) и с разными целями, на мой взгляд это нормально что очень много людей не знают что под капотом и просто применяют готовые вещи. ML как и любая новая технология будет всё больше коммодитизироваться и я думаю через пару лет любой школьник у себя со смартфона AutoMLем сможет построить классификатор предсказывающий вероятность появления двойки в дневнике. Так же как сейчас коммодитизировалось программирование: каждый школьник может на Swift себе в интерактивном режиме накодить какую-нибудь приложуху, а какие-нибудь геймдизайнеры с базовыми знаниями Lua могут разрабатывать достаточно крупные и интересные игры.
Как бы ML, как и любая сложная область математики и Computer Science необъятна и работы для тех кто действительно шарит хватит ещё лет на сто минимум. С соответствующей зарплатой.
В ML приходят люди с разными бекграундами (видел лингвистов, социологов помимо прочего) и с разными целями, на мой взгляд это нормально что очень много людей не знают что под капотом и просто применяют готовые вещи. ML как и любая новая технология будет всё больше коммодитизироваться и я думаю через пару лет любой школьник у себя со смартфона AutoMLем сможет построить классификатор предсказывающий вероятность появления двойки в дневнике. Так же как сейчас коммодитизировалось программирование: каждый школьник может на Swift себе в интерактивном режиме накодить какую-нибудь приложуху, а какие-нибудь геймдизайнеры с базовыми знаниями Lua могут разрабатывать достаточно крупные и интересные игры.
Как бы ML, как и любая сложная область математики и Computer Science необъятна и работы для тех кто действительно шарит хватит ещё лет на сто минимум. С соответствующей зарплатой.
Ну что, полетели в телеграмм? (+375 (29) 333 06 30)
у меня до сих пор бомбит от этой рекламы Gillette
А у меня нет. Я адблок ставил не для того, что-бы рекламу на ютубе смотреть.
Но ведь эта фигня напрямую влияет на наши страны. Вот у нас, к примеру, приняли этот дибильный закон про нотариальный договор на секс (даже между супругами)
Собора?
думай че делаешь, сейчас найдутся ипанарии которые полезут смотреть от какой же рекламы у тебя там чето бомбит и по итогу ты сам станешь рекламой
Отличный комментарий!