antares4045, буду признателен. похоже готовой проги я не найду, надо писать. вобласти максимума даже аппроксимация параболой может очень уточнить результат
https://qna.habr.com/q/1064934 я хочу попробовать для задач оптимизации, машинного обучения. матрица 1000*1000 по 2 байта на данное это всего 2 мб. мне не надо брать все точки, 1000 точек в области предполагаемго экстремума хватит
памяти более чем достатгчно. предполагается сначал использовать обычгые методы, например генетический. а по уже вычисленным значениям апроксимировать. я не просил оценить идею. так вы можете ответить на вопрос, известно ли вам используют ли аппроксимацию
все эти знания мало помогут при обучении реальной сети. помимо объема вычислений, который может быть неприемлимым, возникает проблема овражности и попадания в локальный максимум. убучение сети это шаманство
я живу в израиле. этот человек аытался ответить на мой вопрос как раз по машинному обучению. больше никто не ответил. но он неадекватный и невменяемый. если вы действительно хотите найти работу а не просто потрепаться то вы должны понимат, что это спциальность очень сложная. и того кто умеет берут на работу сразу. хороших математиков и програмистов очень много, а умеющих обучать сети очень мало. обратите особое внимание на методы оптимизайии функций многих переменных, это суть машинного оьбучения. проблема втом что детерминированные алгоритмы, типа градиентного, работают быстро но могут дать совепшенно не верный результа.
а случайные типа генетического и имитации отжига надежнее но гораздо медленне. надо их сочетать. также будующее машинного обучения это вычисдения на видеокартах а также специализированные процессоры вроде тензороного у гугла
vladi4ek, ml это практически нейросети, за редким исколючением. обучение это просто оптимизация функции многих перменных. главные проблемы это овражность и локальные максмумы. никакие математические методы для решения этих проблем не применимы. все алгоритмы давно разработаны, но применение их это исскуство. не слушайье болтунов. НАЧИНАЙТЕ ПРАКТИКОВАТЬ
питон необходимы в этой сфере - это чушь. множество пакетов написаны без всякого питона. питон это вообще интерпретирующий медленный язык, для нейронов не годится. если хотите изучать программирвание для нейросетй то cuda opencl. матанализ нейронным сетям как корове седло., абсодютно бесполезен
понятно что у разработчиков. но я пока не нагуглил ничего реального. как на классику опереться? может есть api? предполагается дополнительно к обычной двухфакторной авторизацци. 100% надежность не нужна
изучайте именно нейронные сети, причем теории там мало. я вам написал что соверщенно необходимо знать. важна практика. в матемтаике и программировании вы не можете конкурировать с выпускниками хороших универов. а практика всегда возьмут на работу. много готовых пакетов, которые работают примерно одинаково, выбеоите тот что вам удобен. я распознаванием изображений ни занимаюсь, обрабатываю случайные процессы
dmshar, у вас много слов и никакого понятия. он спрашивает-Machine Learning с перспективой заниматься Computer Vision От вас хочу узнать о перспективе вцелом. Это именно нейронные сети. реальная перспектива получить работу это обучение нейронных сетей. ни математика ни программирование не нужны. работадателя будут интересовать опыт работы и реальные результаты. надо ъорошо понимать что такое нейрон, архитектура нейронных сетей, в первую очередь ограниченниая машина больцмана, обучение с учителем и без, глубокое обучение, жадные алгоритмы, обратное распростарнение ощибки, градиентный спуск, имитация отжтга. Это в 1000 раз важнее чем питон который вообще не нужен
речь идет не об аренде сервера а аренде ячейки. я не знаю , может сервера с видеокартой имеют другие размеры и не подходят для стандвртной ячейки. получается сильно дешевле.
насчет последовательного чтения не знал, это полезная информация. но все таки при равных условиях , например случайный доступ, какая память быстрее. разделяемая самая быстрая, но она не в счет. константная или глобальная?