Пока-что не видел серьезных оснований полагать, что технологии ML добились каких-то значимых успехов.
Так же пока согласен на 70% с автором этой статьи: Нет, вам не нужно машинное обучение. Вам нужен SQL
Предлагаю кидать сюда какие-то пруфы если что-то есть интересное по теме успехов.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Предлагаю кидать сюда какие-то пруфы если что-то есть интересное по теме успехов.
1. Голосовые помощники: Сири, Гугл, Алиса. Алиса умеет и объекты с камеры распознавать.
2. Переводчики типа того же Гугл.Транслейт.
3. Распознавание лиц для секьюрити переехало на нейросети в недалёком прошлом. В социальных сетях аналогично.
4. Во многих телефонах автоматический подбор режима съёмки сделан на нейросетях.
5. Автопилоты в автомобилях: там нейросети на многих стадиях.
6. Автоматический анализ спутниковых снимков сейчас переезжает на нейросети.
7. Боты в банках и других конторах на нейросетях.
8. Обработка фото и видео, тот же Адоб показал просто крутейшие штуки ( https://www.youtube.com/results?search_query=Adobe+MAX+2017 ), например.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>>Предлагаю кидать сюда какие-то пруфы если что-то есть интересное по теме успехов.
N>1. Голосовые помощники: Сири, Гугл, Алиса. Алиса умеет и объекты с камеры распознавать.
Пока-что уровень возможностей с трудом можно вообще отнести к успеху. Подобные распознования можно делать и без всяких ML технологий, тупо забивая базу паттернов.
Результат сегодняшних Алис, Сири и Гуглов оставляет ощущение, что работа идет именно по паттернам. API Алисы (задания Скилов) в чистом виде паттерны.
В любом случае как там это все в ядре устроенно нам никто точно не скажет и я подозреваю, что как обычно за громкими маркетинговыми табличками про ML, там просто гора легаси говна-скриптов
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>>Предлагаю кидать сюда какие-то пруфы если что-то есть интересное по теме успехов.
N>2. Переводчики типа того же Гугл.Транслейт.
Помоему фраза "Ты че, перевел Гугл.Транслейтом что-ли?" это уже давно Мемом стало. Вообще никакого большого успеха тут нет.
С другой стороны сравнивая Гугл.Транслейт с Промтом, можно во многих случаях сказать, что Промт переводит гораздо качественнее.
На сколько я знаю Промт не на базе ML, а все та же тупая База паттернов и правил для грамматик.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Пока-что уровень возможностей с трудом можно вообще отнести к успеху. Подобные распознования можно делать и без всяких ML технологий, тупо забивая базу паттернов. C0x>Результат сегодняшних Алис, Сири и Гуглов оставляет ощущение, что работа идет именно по паттернам. API Алисы (задания Скилов) в чистом виде паттерны. C0x>В любом случае как там это все в ядре устроенно нам никто точно не скажет и я подозреваю, что как обычно за громкими маркетинговыми табличками про ML, там просто гора легаси говна-скриптов
Сейчас это работает так: паттерн прогоняется через нейросеть, которая ставит ему в соответствие N-мерный вектор (эмбеддинг), с которым потом и сравнивается результат хоть с помощью ближайшего соседа. То есть:
— да, паттерны есть;
— да, их конечное представление определяется нейросетью.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Помоему фраза "Ты че, перевел Гугл.Транслейтом что-ли?" это уже давно Мемом стало. Вообще никакого большого успеха тут нет. C0x>С другой стороны сравнивая Гугл.Транслейт с Промтом, можно во многих случаях сказать, что Промт переводит гораздо качественнее. C0x>На сколько я знаю Промт не на базе ML, а все та же тупая База паттернов и правил для грамматик.
Тут уже обсуждали: после того, как Гугл.Транслейт перешёл на нейросети, качество его перевода значительно улучшилось. Судя по статьям, наиболее улучшился англо-китайский вариант. Но с русским тоже прогресс заметен.
С другой стороны, качество перевода всё равно сильно хромает. Но мы же говорим об успехах и прогрессе — оно определённо есть.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Помоему фраза "Ты че, перевел Гугл.Транслейтом что-ли?" это уже давно Мемом стало. Вообще никакого большого успеха тут нет.
Вообще-то успех есть, и значительный. Просто он по понятным причинам в основном достигнут в тематиках, на которых тренировали нейросети.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
N> Но мы же говорим об успехах и прогрессе — оно определённо есть.
Прогресс нужно замерять относительно аналогичных систем без Нейронных систем. То что оно еле работало, а потом стало лучше это ведь не аргумент в пользу ИИ.
Я ведь тему и начал с того, что интересно было бы увидить примеры где ИИ справляется лучше чем обычные алгоритмы и базы паттернов.
Здравствуйте, Lazytech, Вы писали:
L>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>>Помоему фраза "Ты че, перевел Гугл.Транслейтом что-ли?" это уже давно Мемом стало. Вообще никакого большого успеха тут нет.
L>Вообще-то успех есть, и значительный. Просто он по понятным причинам в основном достигнут в тематиках, на которых тренировали нейросети.
Можно потратить время и возможно меньше если забить базу шаблонов по данным тематикам и не париться с нейронной сетью. В чем выхлоп нейронки пока мне не понятно.
Есть какие-то оценки скажем в сэкономленных $$$?
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Можно потратить время и возможно меньше если забить базу шаблонов по данным тематикам и не париться с нейронной сетью. В чем выхлоп нейронки пока мне не понятно.
По идее, для того, чтобы забить базу шаблонов, надо потратить немало недешевых человеко-часов.
C0x>Есть какие-то оценки скажем в сэкономленных $$$?
Уточнение: Хотелось бы увидеть пример системы на базе NN которая рвет по всем показателям аналогичные системы без NN. С объективнымми оценками, например в сэкономленных $$$.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
N>>- да, их конечное представление определяется нейросетью. C0x>Ок, но успеха то нет. Все эти системы как были тупыми так и остались. Адекватных сравнений с аналогичными системами без нейросетей тоже не нашел.
Почему это нет? Есть, вот оно. Не знаю, как сейчас, но раньше Сири работало без нейросетей. Гугловский помощник точно с нейросетями. И видно, что он в разы превосходит Сири по качеству. Это и называется прогрессом.
Здравствуйте, Lazytech, Вы писали:
L>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>>Можно потратить время и возможно меньше если забить базу шаблонов по данным тематикам и не париться с нейронной сетью. В чем выхлоп нейронки пока мне не понятно.
L>По идее, для того, чтобы забить базу шаблонов, надо потратить немало недешевых человеко-часов.
"немало" и "недешевых" это совсем не факт.
Приведу пример: есть такая задача распознавания Капчи. Я точно знаю что сегодня существует несколько сервисов которые за Недорого предоставляют такие услуги. На бэкенде таких систем сидят дешевые Индусы и Китайцы.
Про аналогичные успешные сервисы на базе Нейронных систем я не слышал.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>"немало" и "недешевых" это совсем не факт. C0x>Приведу пример: есть такая задача распознавания Капчи. Я точно знаю что сегодня существует несколько сервисов которые за Недорого предоставляют такие услуги. На бэкенде таких систем сидят дешевые Индусы и Китайцы. C0x>Про аналогичные успешные сервисы на базе Нейронных систем я не слышал.
Допустим, у разработчика системы машинного перевода есть доступ к параллельным текстам по разным тематикам объемом в миллионы слов. Что проще, натренировать на них нейросети или вручную забивать базу шаблонов?
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Приведу пример: есть такая задача распознавания Капчи. Я точно знаю что сегодня существует несколько сервисов которые за Недорого предоставляют такие услуги. На бэкенде таких систем сидят дешевые Индусы и Китайцы. C0x>Про аналогичные успешные сервисы на базе Нейронных систем я не слышал.
Всё таки предлагаю оставаться в рамках общественно-полезной деятельности, в которой будут работать и учёные, и крупные корпорации, публиковаться статьи. Мне трудно представить сравнение разгадывания капчи у нейросети и тысячи китайцев. Сравнение качества работы голосовых помощников я уже привёл.
Здравствуйте, Lazytech, Вы писали:
L>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>>"немало" и "недешевых" это совсем не факт. C0x>>Приведу пример: есть такая задача распознавания Капчи. Я точно знаю что сегодня существует несколько сервисов которые за Недорого предоставляют такие услуги. На бэкенде таких систем сидят дешевые Индусы и Китайцы. C0x>>Про аналогичные успешные сервисы на базе Нейронных систем я не слышал.
L>Допустим, у разработчика системы машинного перевода есть доступ к параллельным текстам по разным тематикам объемом в миллионы слов. Что проще, натренировать на них нейросети или вручную забивать базу шаблонов?
Во-первых не знаю что проще. Есть ли доказательства какие-то?
Во-вторых зачем забивать базу шаблонов вручную, если можно её забивать автоматизированно? Для этого вполне будет достаточно набора скриптов. В ручнуе нужно будет возможно корректировать всю эту систему, но и нейронные сети корректируют вручную как я понимаю.
Ну и в третьих вопрос не в том что проще, а в том что будет потом работать лучше?
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
L>>Допустим, у разработчика системы машинного перевода есть доступ к параллельным текстам по разным тематикам объемом в миллионы слов. Что проще, натренировать на них нейросети или вручную забивать базу шаблонов? C0x>Во-первых не знаю что проще. Есть ли доказательства какие-то?
Проще автоматически тренировать нейросети и потом тюнить их. Почему перешли именно на них? Потому что они сами умеют формировать вектор признаков. Чем больше и разнообразней обучающий датасет, тем сложнее такой вектор сформировать вручную. Рекуррентные сети хоть как-то научились понимать контекст.
C0x>Во-вторых зачем забивать базу шаблонов вручную, если можно её забивать автоматизированно? Для этого вполне будет достаточно набора скриптов.
Это верно для всех алгоритмов обучения, но помогает лишь корректнее организовать обучающую выборку..
C0x>В ручнуе нужно будет возможно корректировать всю эту систему, но и нейронные сети корректируют вручную как я понимаю.
Уже не обязательно, архитектуры сетей также можно подбирать автоматически. Уже и проект такой есть — Cloud AutoML.
C0x>Ну и в третьих вопрос не в том что проще, а в том что будет потом работать лучше?
Лучше будет работать то, что адекватнее описывает предметную область. В случае сложной области пока лучше себя проявляют такие более сложные штуки, как нейросети. Я не говорю, что они идеальны или совершенны — проблем хватает. Но прогресс есть, он виден невооружённым взглядом.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
N>> И видно, что он в разы превосходит Сири по качеству. Это и называется прогрессом. C0x>Сорри, не могу найти, где именно утверждается что гугл использует нейронные сети в своем Ассистенте?
