я пытался отредактировать невнятный вопрос но почемуто не получилось. сне нужно автоматисески, програамно. могу ли я это сделать в JS из браузера? расширением браузера? отдельной прогой?
Aetae, для себя. я хочу все писать в браузере на js ибо нравится. Но некоторые
вещи js не может. например клики по коорлинате, селениум драйвер, gpu-cuda
dmshar, оно самое. там много переменных. любую функцию трёх и более переменных можно выразить в виде суперпозиции. хочу порыть в этой области. нечто подобное на покоординатный спуск. экстермумы функций 2 переменн вряд ли укажут на глобальный экстремум но приблизиться может сильно
dmshar, то что сейчас называют машинным обучением раньше называли адаптивными алгоритмами. обратную задачу для системы дифференциальных уравнений в частных производных тоже можно считать обучением. это тупой процесс оптимизации коэффициентов. но когда их много сделать оптимизацию за разумное время это уже проблема. о самая большая проблема это нахождение адекватной мат модели , классификация и сжатие данных
вы человек образованный может вы знаете. колмогоров доказал что функцию многих переменных можно представить как суперпохицию фуекций двух переменных как это сделать правтически? от чего зависит количество фуекций двуз переменных? это вопрос практический, возможно оптимихировать несколкь функций двух переменных окажется быстрее чем мсходной функции. это тоже для обучения
dmshar, автор пропал, но если он появится спросим что он имел в виду. он пищет - для карьеры . в подавляющем большинстве случаев вакнсии это обучение нейронных сетей. он должен выбрать сферу в которой хочет делать карьеру. тогда можно понять какая математика ему нужеа. нельзя объять необятное
dmshar, вы сначала написали что вопрос не о нейронных сетях а потом начали писать о них 1 построение мат модели может требовать знания самых разных мат методов. эта тема безграничная 2 модель в виде нейронных сетей особого знания математики не требует 3 машинное обучение знания матемиатики не требует.
dmshar, никакая математика для построения нейросети не нужна. приведите пример чем математика может быть полезна. выбор конфигурации нейросети для конкретной задачи это скорее исскуство, конфигурация уточняется в процессе обучения. единственаая математика в обучении это оптимизационные методы, они есть готовые
hint000, fir. выходное значение это сумма взвешенных нескольких предидущих входных значений , одна простая формула, это я сделал. в случае iir выходное значение зависит от предидущих выходныч значений, рекурсия. можно сделать расчет в цикле, при правильных параметрах фильтр будет сходиться. но хотелось бы обойтись без циклов
в основном машинное обучение используют в нейросетях. Любую математическую модель можно обучить, подобрать параметры. модель это самое важное. в настоящее время это чаще всего различные нейросети, система нелинейных уравнений. математика в модели может быть самая разная, это для обучения не имеет значения. в понимании машинного обучения важна не математика. различные сеты и их размер, избегание переобучения. также важны методы оптимизации функций многих переменных, скрость работы, вероятность застрять на локальном экстремуме, овражность
Выяснял. Арендовать существенно дороже. После общения с вами могу более точно сформулировать вопрос.
Сколько дисков и GPU можно установить на одну мат плату без дополнительных устройств? Понятно что платы бывают разные. Ну пару для примера
Есть текущие задачи, есть и перспективные. Я знаю фермы видеокарт, многодисковые устройства. Хотелось бы разобраться как это делается, чтобы потом делать железо под задачу . мне кажется что основные затраты это видеокарты. Что вы думаете?
Собираю предварительную информацию. Задачи
1 трейдинг, нейронные сети. Здесь хватит одного диска
2 хочу сделать веб сервер. Для него естественна работа со многими потоками
3 аналогичнно. Офисная много пользовательская бд