А если это не нейронная сеть с заранее известной структурой, а Random Forest или XGBoost? Добавил признак - увеличилось количество сплитов, то есть увеличилась сложность. Может и качество вырасти, но как узнать, из-за нового ли признака это произошло?
Просто интересно, когда какой-нибудь специалист говорит, например, что он работает Data Scientist'ом в том же Яндексе (или где угодно, без разницы), кем он на самом деле числится в отделе кадров?
В шахматах 10^120 вариантов партий, а в Go - в 10^100 раз больше вариантов, чем в шахматах. Даже если все варианты просчитать, то их просто негде будет хранить, так как во Вселенной всего около 10^80 атомов.
Поэтому систему обучают с помощью нейронных сетей, чтобы она сама находила закономерности и в процессе игры предсказывала, какой ход лучше.
Самостоятельно какие-то вещи порой довольно трудно бывает разобрать. Решение может лежать на поверхности, но недостаток опыта заставляет идти куда-то в дебри документации или на stackoverflow.
---
В том-то и преимущество работы в конторе. Там придется то же самое делать - рыть документацию и stackoverflow, просто скажут - делай и все, тут уже не отвертишься, нужно будет показать результат. Джуниор - это не значит, что старшие будут нянчиться и что-то подробно объяснять (для этого есть курсы и учебники), это значит, что будет меньше зарплата и больше трудностей.
Большинство стартапов (процентов 90-99) не становятся прибыльными, так что основной вопрос - насколько большой суммы должен достичь убыток, чтобы уже с концами закрывать стартап. Поэтому "программист-инвестор" - плохая стратегия. Основатель стартапа хотя бы опыт в бизнесе получает, да и рискует зачастую не своими средствами, а деньгами инвесторов, которые все равно в итоге получат свое с малой доли успешных стартапов.
Если бесплатно пилишь чей-то продукт, значит, не хочешь брать на себя обязательства - срулишь при первой же возможности. Пусть это не так, но такова логика ПМ, поэтому во избежание проблем возьмет пусть и менее профессионального спеца, но за реальные бабки.
Мнение в комментарии - мое, как Вы верно угадали, не Курцвейла, иначе я, конечно же, указал бы источник. Не люблю всякие словечки наподобие ИМХО, поэтому не употребляю - что-то есть в них, несмотря на то, что и уважаемые люди иногда употребляют, от "подонковских" времен.
Комментарий - мой, поэтому и мнение в нем содержится мое, если не указано что-либо другое. Хотя есть, конечно, любители, в сочинении по литературе пишут: "ИМХО, Раскольников убил старуху-процентщицу, свихнувшись на почве утопических теорий".
Про задачи ML можно долго говорить, да и гугломобили, конечно, не относятся к сфере предсказания будущего, но общий смысл ясен - кому надо, тот поймет.
О работе в сфере ML:
В России пока не очень много вакансий, работодателям есть где разгуляться - для них не сложно нанять выпускника мехмата МГУ без всяких Курсер и т.д.. Плюс ко всему, если говорить о доходах - я даже видел в отечественных конторах вакансии в сфере ML с зарплатой от 40 тысяч рублей.
Самое печальное, что на такую вакансию может пойти какой-нибудь не особо падкий до материальных благ мехматянин, - да хотя бы "из любви к науке". С таким отношением демпинг в России неминуем (на Западе, конечно же, работодателям на доброго самаритянина-мехматянина особо рассчитывать не приходится). Если нужны приличные гонорары, то добро пожаловать в Силиконовую долину - вот уж где раздолье для материалистов.
В специализации у-та Хопкинса, возможно, больше информации, но подача, к сожалению, никакая, то есть там просто бодро читают конспект под слайд-презентацию либо под экран с кодом, не особо заботясь о восприятии слушателя, плюс ко всему практики мало, то есть налицо явный олдскул в стиле видеокурсов из 2000-х. Есть много примеров на R, так что, возможно, будет интересно тем, кому нужен этот язык. Но начинать с этой специализации никак нельзя. Она, может быть, хороша как вспомогательная, только к ней нужно хорошую базу иметь. А просмотреть ее целиком - тут нужно титанические усилия по удержанию внимания приложить.
Если интересует именно конкретно машинное обучение, то нужно пройти курс Эндрю Ына, а потом Вашингтонгскую ML специализацию. Там все гораздо более связно и осмысленно. На Вашингтонском курсе можно сначала пройти курс, сделать практику, а потом уже оплатить сертификат. Ун-т Джона Хопкинса более прижимист - практика доступна после оплаты.
Максим Чернятевич: Интересно было бы узнать, какие сложности в Python'е ждут в дальнейшем начинающего (при условии, что уже есть большой опыт работы с основными реляционными БД).
aCL: Развитие не имеет смысла без повышения з.п. Возможно, Вы себя недооцениваете, ведь у Вас целый год опыта с Python, да и "простенькие запросики" к БД далеко не каждый сможет писать.
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.
