Как выделить главный элемент из двух символов?

Александр Скуснов,
"SCADA (читайте тэги)" - читаю
"ИНФОГРАФИКА, ИНТЕРФЕЙС ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ, SCADA". И SCADA - последний тег в списке.
"Таким символом обозначаются водяные насосы." - Это общепринято? Тогда в чем вопрос?
" квадратная рамка чёрного цвета" - уже квадратная?? Был же круг. Или все-же окружность?
видел другое решение - небольшой синий кружок. - Так вопрос в том, какой цвет лучше "синий или черный"?
С учетом "вновь открывшихся обстоятельств" - может все-таки сформулируете четко свой вопрос? А то пока все, что имеем "Даны два символа. Одному присвоен атрибут "главный". Как бы вы это выделили?", где непонятно "ЭТО" - это что именно, непонятно зачем ЭТО выделять и непонятно, какие инструменты выделения у вас в распоряжении.

Видит ли сайт имя компьютера при скачивании или загрузке файла?

Veritas23, Вы ведь не сами загружаете "на сайт" или скачиваете "с сайта". А через броузер, в котором выполняется соответствующий скрипт, написанный как правило на JavaScript. Теперь можете поинтересоваться, может-ли этот скрипт получить имя или IP-адрес. А получив - отправить на сервер - дело техники.

Как кластеризовать данные?

И постарайтесь использовать устоявшуюся и понятную всем терминологию.
В частности, кажется под терминами "кластеризовать", "распознавать данные" вы подразумеваете вовсе не то, что обычно под этим подразумевают другие. А уж "кластеризовать для понятного (???) вывода в интерфейс" - это вообще за пределами понимания, по крайней мере моего.

С чего начать изучать нейронные сети?

Т.е. если кто-то на форуме скажет вам, что "вот в этой книге вот эту главу не надо учить, а в этом видеокурсе то, что говорят с 21 по 34 минуту можно пропустить" вы именно так и поступите? И вы действительно верите, что вот так перескакивая через главу - можно ускорить обучение?? А почему мнение на форуме для вас важнее мнение автора книги или курса - они то о чем-то думали, когда включали материал?
Если меня в лоб спрашивают новички "с какой книге по той или иной теме начать обучение" - я говорю: "возьмите ЛЮБУЮ и НАЧИНИТЕ учить" Это полезнее, чем тратить время на какие-то обсуждения, с кем-то, квалификация кого вам неизвестна. Вот когда вы что-то прочтете, что-то поймете, что-то "не пойдет", где-то застрянете - вот тогда и понадобиться вам реальная помощь. И вот тогда, вы уже ОСОЗНАНО сможете выбирать подходящую книгу или пропускать что-то в видеокурсах.
Впрочем, как вы говорите "у каждого свое мнение по этому поводу". Главное, что-бы оно было чем-то подкреплено.

С чего начать изучать нейронные сети?

Можете задать. Гугл нужен для того, что-бы начать изучение. А форумы - для того, что-бы когда вам что-то станет непонятно, что-то не поучиться и пр. - вот тогда обратиться за РЕАЛЬНОЙ помощью к тем, у кого больше опыта и знаний.
А вопрос "как начать "- это по сути просьба просто-напросто за вас нагуглить элементарную информацию. Или потому, что вам лень делать это самому, или потому, что вы этого делать не умеете.

Верна ли предлагаемая структура нейронной сети?

snegirev_news, "Отсюда пришли к классическим нейронным сетям." - Ну, хотите учиться на собственных шишках - никто вам запретить не может.
Но все таки рекомендую перед началом процедуры ознакомиться каким путем шли ваши предшественники, те, кто уже добился результата:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5257026/
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/...
https://towardsdatascience.com/machine-learning-wo...
https://towardsdatascience.com/machine-learning-fo...
https://towardsdatascience.com/end-to-end-data-sci...
https://towardsdatascience.com/predicting-hospital...
https://towardsdatascience.com/diabetes-prediction...

За одно и будет с чем сравнивать ваши результаты.

Математика для Теории вероятностей и нейронных сетех?

Cayrus90, Эти темы частично отвечают на вопрос по нейронным сетям, но я не вижу там ответов по Теории Вероятности, - это вы серьезно?? Как в школе? На сегодня выучить "от сих до сих", а завтра - следующий параграф?? Я уже вам посоветовал. Берете ЛЮБОЙ университетский учебник по теорверу и учите. Подряд. Врят-ли раньше сотой страницы вы уткнетесь в то, что потребует глубоких знаний матанализа. Вот тогда и изучите то, раньше не изучали (интегралы, да и элементы комбинаторики - нынче в школе ведь изучают? )

Математика для Теории вероятностей и нейронных сетех?

Cayrus90, А математика - только в школьной программе, специально для детишек - выстроена таким образом, что-бы можно было пройти пошагово, от темы к теме, в строгой последовательности. А на самом деле ВСЕ разделы математики завися друг от друга. Вот такой сложный клубок получается. А вы просто начинаете с одной темы-раздела, переходите к другой, третьей. Потом часто возвращаетесь к предыдущей и еще раз разбираетесь с ней, уже на основе того, что вы к этому моменту доучили. И так постоянно. Так что не зацикливайтесь на последовательности. Берите любой учебник - и вперед!

Как можно сгенерировать текст, который будет написан "человеком"?

Получается, имея образцы (много образцов) почерка, можно получить множество "картинок" одной и той-же буквы, генерируемых на выходе. Всех их можно еще и немного "зашумить". Потом выбираем их либо в случайном порядке, либо в зависимости от сочетания с предыдущими и последующими буквами.
Опять магии тут практически нет. Да и места ML я тут особого не вижу.
Остается, правда, вопрос слитности выводимых символов, надо подумать, но думаю тут если и будет какое-то обучение - то минимальное.
Но если ставить задачу подделать (в криминальном смысле) почерк, то серьезных результатов скорее всего так добиться не удастся.

Нейронная сеть. Как предсказать победу одной из трех команд?

tixonmavrin, Если Python - то в scikit-learn точно есть все, что вам нужно. Без всяких нейросетей.
А если уж очень хочется именно на нейросети, то TensorFlow.

Нейронная сеть. Как предсказать победу одной из трех команд?

Что вы хотели сказать, говоря о "примере библиотеки"? Если вы имели ввиду саму библиотеку, то сообщите для начала, каким инструментом - R или Python - вы владеете.

Каковы основы теории распознавая образов? Смежные теории?

d0lph1n, Это начиналось очень давно, тогда, когда это все как раз еще называлось по старинке - "Распознавание образов". :-)

Можно ли мощность майнинга направить на расчиту орбит спутников?

Ernest Faizullin, "ну можно же проверять предыдущую точку спутника (а лучше 10 точек) и если предыдущая точка не совпадает по хешу или точка отклоняется на разброс в метрах то тогда ложь". - Зачем??? Вы действительно считаете, что орбиты спутника не просчитываются стандартными методами, без всяких хешей, блокчейнов и прочей новомодности?? Что при этом вы хотите "проверять"??? Точность расчетов NASA? И что будет означать полученная вами "ложь"? С практической точки зрения?

Есть ли какие-то онлайн-эмуляторы интеллекта?

возможно обьяснил что ищу плохо)

.
Точно плохо. Попробуйте все-таки напрячься и объяснить вразумительно. Это лучше, чем заставлять всех других напрягаться в попытках понять то, что вы написали.

Можно ли научить бот разговаривать на редком языке?

milayeva, "Это ведь можно сделать в той же программе ЧатБот?" - (Если речь идет о том-же, о чем и в вопросе, т.е. о программе chatterbot то) - нет, конечно. Семантический и синтаксический анализатор пишется для каждого языка отдельно. Т.е. для якутского нельзя применить не то что английскую версию, но даже русскую.
И да, "огромное количество текстов" также придется готовить самой.

Существуют ли актуальные ресурсы, которые сравнивают различные нейросети в плане "качества"?

1. пришел к выводу (если неверному — поправьте) что они работают ну с очень большим количеством параметров, поэтому очень сложно что-то спрогнозировать с большой долей вероятности. -- не верно.
2. детектирование, где к примеру задача определить на какой фотографии кошка на какой собака решается нейросетями уже с очень малой долей погрешности и в этом случае "лучше" будет та, которая делает это быстрее. -- для того, что-бы сеть могла эту задачу решить, ее обучают. Для обучения даже такой простой задачи требуются тысячИ (!) примеров. И не факт, что на последующих примерах система сработает так-же точно, как на предыдущих. Это рассказывается в любом курсе по нейронным сетям. И кстати - "быстрее" в общем случае не тождественно "лучше".
3. тоже несложно определить, по крайней мере человеку владеющему 3d редактором, насколько сильно ошибается нейросеть. Как выразить, на сколько процентов сеть А сработала лучше (или хуже) сети В? Как такую оценку автоматизировать? Без такой оценки, подтвержденной тысячамИ(!) экспериментов, гарантии, что именно ваш рисунок будет распознан лучше сетью А, чем сетью В нет . А теперь представьте, что у вас десяток разных типов сетей, причем на каждом из наборов они показывают разные по качеству результаты.
4. Например я уверен, что возможно создать нейросеть, которая предсказывает, оптимизирован код на определённом языке или нет. Попробуйте. Хотелось бы увидеть пример, а не просто уверенность.
5. Думаю, можно даже реализовать сеть, которая будет оптимизировать неоптимизированный рабочий код. - это ни к машинному обучению, ни к нейронным сетям никакого отношения не имеет. Такие программы (на уровне экспериментов) писались лет 30 назад. Потом от этой идеи отказались. Можете погуглить, почему.
6. А то что само по себе сложно предсказать человеку исходя из опыта и логики, не считаю нужным на это даже тратить время - элементарный контрпример: определение авторства текста по стилю.

И еще - концептуальное замечание к вашему основному тезису. Для того, что-бы определить для конкретного датасета, какой из алгоритмов сработает лучше, необходимо построить нейросеть, которая на вход будет принимать этот датасет, а на выходе - давать рекомендацию по выбору конкретного типа нейросети для решения основной задачи. При этом вполне может оказаться, что сложность этой "метанейросети" окажется на порядок сложнее, чем сложность "рабочих" сетей. Я уже не говорю, что в общем случае человек как раз и не способен такую задачу решить. А тратить-ли на эту задачу ваше время - это уже ваш вопрос.

Существуют ли актуальные ресурсы, которые сравнивают различные нейросети в плане "качества"?

Альберт, Ну, в некоторых предметных областях это и делают. Например, в области киберсекюрити реально используют единственный "эталонный" датасет, т.н. KDD99, который, как видно из названия, создан в 1999 (!!) году. И все пытаются свои алгоритмы оттестировать на нем.
Немногим лучше ситуация в медицине, а "продажники" очень любят датасет по стоимости квартир (кажется) в Нью-Йорке.
Но как только потом эти алгоритмы начинают применять "в боевых условиях" оказывается, что тесты и реальная работа - это "две большие разницы" :-). И то, что показало отличные результаты на тестах, в продакшене ведет себя мягко говоря не так.
Вот и получается, что полезность таких сравнений весьма условна. Впрочем, если вы видете в этом перспективу - попробуйте :-). Лет через десять оценим результаты.

Техники и методы анализа преобразованных данных?

Ну, тогда у вас два пути.
Если это научное решение (или, например, вы пишете диссертацию) то придется углубиться в тему и изучить и формулировки и метод
Если же это инженерно- технический проект, то наиболее разумное решение - взять в команду человека уже обладающего необходимыми знаниями и опытом.
Если-же это учебное задание (третий путь) - то мучьте своего преподавателя :-), он вам объяснит, как оно ДОЛЖНО быть.
И еще, к слову. Анализ графиков не может быть задачей (целью) эксперимента. Это всего-лишь один из методов исследования.

Техники и методы анализа преобразованных данных?

1. Что такое "испытание (?) а (??) на уровне (???) алгоритма(????)"?
2. "Блок, результаты и структура которых напрямую зависит" - я понимаю (вроде бы), что такое "результаты". Но что такое "структура Блоков"? Где и как она описывается?
3. Номер Блока у вас соответствует порядку начала проведения измерений? Есть-ли смысл хранить И время начала И номер блока. Если это сделано сознательно - то зачем?
4. " номер конечной подборки очерёдностей блоков" - что означает эта фраза? В приведенном примере - все значения равны "0". Что это означает?
5."Столбцы «весов» функций преобразования (1,2,3,5,8,13,21,34,R)" - абсолютно ничего не понятно. Что за функция преобразования. Какова она? Откуда она взялась? Что означают указанные цифери? Где они в таблице? как могут быть однотипные данные измерены и в абсолютных значениях и в процентах??
6. "Столбцы.... Указывают на одно из 2 возможных" - каким образом "Столбцы весов" указывают на одно из возможных значений другого столбца? Вообще, какой-то набор слов.
7. "Следовательно 9 столбцов блока обладают двумя качествами одновременно" - пытался на картинке найти 9 однотипных столбцов - не получилось. Как может ОДИН столбец обладать (??) двумя качествами - даже не могу себе предстаить.
6. Ваши п.5,6,7 - извините "непереводимая игра слов". Т.е. возможно вы и понимаете, что вы хотите эти набором фраз сказать, но вот объяснить это постороннему вам как-то слабо удалось.
7. "Смысл и задачи анализа результатов в обнаружении факторов проявляющихся в элементах блока влияющих и связанных с последующим наступлением того или иного результата измерений" --- Что вы подразумеваете, говоря про "факторы" (в анализе данных - это строго определенный термин). Что значит "фактор, проявляющийся в элементах блока"???? Где в этой фразе надо поставить запятые, что-бы понять ее смысл?
Что такое "наступление результата измерения"??? "Наступать" может некое событие, измерение может лишь отображать некий факт или значение параметра.
8. Что вы понимаете под "анализом комбинаторных структур блоков" ???
Что такое "комбинаторная структура"?
Ну, в общем, как-то так.
Я думаю, понять, что вы там изучаете, без описания самого объекта исследования вам вряд-ли удастся.
P.S. А вообще-то, исходя из того, что процесс у вас развивается во времени - скорее всего вам придется применять какие-то разделы теории анализа временных рядов. Следовательно, копать вам придется в этом направлении. Но помочь без понимания самого процесса исследования вряд-ли кто сможет (захочет).

Запись строк только в конец файла?

Из документации (https://python-reference.readthedocs.io/en/latest/...

Note that if the file is opened for appending (mode ‘a’ or ‘a+’), any seek() operations will be undone at the next write. If the file is only opened for writing in append mode (mode ‘a’), this method is essentially a no-op, but it remains useful for files opened in append mode with reading enabled (mode ‘a+’).

Так что поведение вполне ожидаемо.