то что большиство закерских атак построено на фишинге это точно. ищут лохов, без лоха жизнь плоха. телефон не теряйте а потеряв или коли украдут сразу блокируйте счет
pulsework, fir реализован без проблем. для бих с итерациями реализован тоже. итерация это вычисления в цикле, при этом результат сходится к какомуто значению. можно заменить словом рекуррентность. если вообще сходится. вопрос во времени вычисления, я подумал может наука поимела такой прогресс что можно без циклов. я подумал может както используют z преобразования и тп
таких тестов я видел много. ты знаешь что такое интерпретирующий язык, умник? отвечай.
на чем написаны основные пакеты
Torch с
Caffe с++
Theano python, компилируется
tensor flow python, вычмсления на с и cuda
так где же обязательность питона, губошлеп?
mkone112, проблема не втом, что вы и подобные вам практически ничего не можете, а в том что вы морочите голову молодому человеку. например пишите что без питона в машинном обучении не обойтись. ML это тяжелые вычисления. питон во много раз медленне чем с , не говоря об ассемблере и cuda. ни один нормальный практик не работает с питоном
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