Вы, насколько я понял, предлагаете uint8 значения каналов (1 пикселя?) умножать на эти странные коэффициенты, чтобы получить какое-то волшебное число, сравниваемое затем со 110.
Therapyx, Яндекс - достаточно крупная компания, там около 7к сотрудников, большая часть - программисты. Код пишут программисты, архитектуру тоже придумывают они, проект зачастую тоже ведут они.
Когда проекты становятся достаточно большими или делаются под внешнюю аудиторию, то к проекту так же присоединяются менеджеры, дизайнеры и прочие разные профессии, которые позволяют программистам всё так же писать код :)
В Яндексе когда человека берут на должность стажера, подразумевается что он уже хорошо умеет программировать, просто не делал этого за деньги и не работал с крупными проектами.
LionelCrowl,
1) да, и так и так, а еще просто пытаются больше данных набрать откуда только можно, чем больше данных, тем больше информации, сеть всё прожует и еще добавки попросит :)
2) да, взять все, из них сэмплировать по 32 штуки случайных 256 раз на эпоху, так прогнать 100 эпох (конкретные числа надо подбирать под задачу)
3) под ИНС пока не подведена теоретическая база, критерий истины - эксперимент.
Похоже, что в разделе идёт речь об асимптотиках и автор хочет показать как они вычисляются, не имея ввиду временную сложность.
Их ведь не только для этого можно использовать :)
Немного распишу, что имеется ввиду:
нужно построить линейную аппроксимацию заданных точек, то есть такую прямую, сумма квадратов расстояний от точек до которой будет минимальной.
Прямая задаётся формулой y = ax + b
a - это коэффициент наклона этой прямой, если a > 0, то прямая направлена вверх, если a < 0, то вниз.
Я на БД учился, там специфичные курсы - Параллельные и распределенные вычисления (OpenMP, методы синхронизации), Методы и системы обработки БД (Hadoop MR, Spark, Kafka), Машинное обучение на БД (только общие принципы и проектная работа, в моём случае это сервис поиска наиболее похожих изображений - opencv, facenet, hnsw).
Иван, из кодеров перешел в инженеры с ростом по зп в 2 раза, существенно отодвинул потолок.
Специальной дипломной работы нет, но я и диплом не получаю (поскольку вольнослушатель, заваливший пару курсов), может в следующем году еще пару курсов сдам, посмотрим.
Пока основные претенденты на моё время - дискретный анализ, продвинутые алгоритмы, комбинаторная оптимизация и теория информации.
Что любопытно, машинное обучение потеряло свою романтику в моих глазах, поскольку стало просто инструментом для решения определенного класса задач :)
