N>Проще автоматически тренировать нейросети и потом тюнить их.
А может проще, как инженер, проявить смекалку и найти какой-то алгоритм который будет решать конкретно поставленную задачу?
N> 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.
А может на них перешли, потому-что в свое время это приносило солидные деньги, как сейчас Блокчейн в любой аббревиатуре.
Формировать вектор признаков может и человек, опытный в данной тематике. Такой человек может пальцем показать, какие признаки и где нужно искать. Это конечно я упрощаю сильно, но тут все предсказуемо — есть эксперт, есть четки алгоритм, который используя правила заданные экспертом решает задачу. То же относится и к переводчикам. Группа экспертов и хороший словарь, пока показывают лучшие результаты чем Нейронная Сеть. Это если сравнивать платные переводчики типа Промта и Гугл.Транслейта.
N>Уже не обязательно, архитектуры сетей также можно подбирать автоматически. Уже и проект такой есть — Cloud AutoML.
А что если нейронная сеть начнет выдавать фигню? Как в этом случае: Google запретил в фотопоиске слово «горилла», чтобы не огорчать афроамериканцев
C0x>>Ну и в третьих вопрос не в том что проще, а в том что будет потом работать лучше?
N>Лучше будет работать то, что адекватнее описывает предметную область. В случае сложной области пока лучше себя проявляют такие более сложные штуки, как нейросети.
Пока нет четких доказательств вашим словам. Мой опыт показывает что сложные области используют экспертов в данной области для описания предметной области и такие системы проявляют себя лучше чем NN.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>А может проще, как инженер, проявить смекалку и найти какой-то алгоритм который будет решать конкретно поставленную задачу?
Это трудно, однако. Автоматически получается лучше. Например, для поиска пешеходов эксперты в конце-концов предложили использовать integral channel features — это цвета в пространстве близком к lab и гистограммы градиентов. И классифицировалось это лесом деревьев. Получилось лучше существующих до этого методов, но медленно даже на видеокарте. Нейросети отработали лучше и (ура!) монстра забросили.
C0x>А может на них перешли, потому-что в свое время это приносило солидные деньги, как сейчас Блокчейн в любой аббревиатуре.
Нет, нейросети начали работать лучше по качеству.
C0x>Формировать вектор признаков может и человек, опытный в данной тематике. Такой человек может пальцем показать, какие признаки и где нужно искать. Это конечно я упрощаю сильно, но тут все предсказуемо — есть эксперт, есть четки алгоритм, который используя правила заданные экспертом решает задачу. То же относится и к переводчикам. Группа экспертов и хороший словарь, пока показывают лучшие результаты чем Нейронная Сеть. Это если сравнивать платные переводчики типа Промта и Гугл.Транслейта.
Бывает, никто их не идеализирует. Есть даже направление, занимающееся как устойчивостью нейросетевых решений, так и их "взломов", когда незаметное глазу изменение картинки приводит к непредсказуемому результату работы сетей.
N>>Лучше будет работать то, что адекватнее описывает предметную область. В случае сложной области пока лучше себя проявляют такие более сложные штуки, как нейросети. C0x>Пока нет четких доказательств вашим словам. Мой опыт показывает что сложные области используют экспертов в данной области для описания предметной области и такие системы проявляют себя лучше чем NN.
В какой области нужны доказательства? На счёт голосовых помощников я вполне аргументировано обосновал свою позицию. Нет? Где ещё?
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. C0x>Есть какие-то оценки скажем в сэкономленных $$$?
На самом деле всё наоборот. Я как раз об этом писал на днях в профильном форуме — лень сейчас повторяться. Можешь глянуть здесь https://rsdn.org/forum/ai/7204171.1
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Пока-что не видел серьезных оснований полагать, что технологии ML добились каких-то значимых успехов. C0x>Так же пока согласен на 70% с автором этой статьи: Нет, вам не нужно машинное обучение. Вам нужен SQL
Статья о том, что многие задачи можно решить гораздо более простыми способами, чем ML и AI. Но это вовсе не значит, что у ML и AI нет успехов.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
N>>С удовольствием посмотрю на сравнение Промта и Гугл.Транслейта. Кинешь ссылку? C0x>http://www.translate.ru/
Издеваешься? Нет же там сравнения. Даже если я введу туда 10 фраз для перевода, то это не будет статистически значимым сравнением. Сравни с моей ссылкой на Форбс, где сравнение проводилось на нескольких тысячах примеров.
Пока выходит на то, что ты из своих личных, ничем не подкреплённых ощущений, выводишь закономерность.
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
N>>>С удовольствием посмотрю на сравнение Промта и Гугл.Транслейта. Кинешь ссылку? C0x>>http://www.translate.ru/
N>Издеваешься? Нет же там сравнения. Даже если я введу туда 10 фраз для перевода, то это не будет статистически значимым сравнением. Сравни с моей ссылкой на Форбс, где сравнение проводилось на нескольких тысячах примеров. N>Пока выходит на то, что ты из своих личных, ничем не подкреплённых ощущений, выводишь закономерность.
А сорри,тупанул, чет подумал про ссылку на Промт
Тут, я да, действительно на личный опыт опирался, сторонних тестов не смотрел, виноват.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Уточнение: Хотелось бы увидеть пример системы на базе NN которая рвет по всем показателям аналогичные системы без NN.
Self-driving cars. Абсолютно нереальны без нейросетей.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>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.
Можно. Так пытались делать переводчики — все провалились. Так как процесс сравнения с образцом получается неформализуемым.
Ещё из нового — автоматический диагноз по рентгеновским снимкам на уровне лучше, чем человеки. Это тоже базой образцов решается?
C0x>Ну и в третьих вопрос не в том что проще, а в том что будет потом работать лучше?
Так работает.
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Я ведь тему и начал с того, что интересно было бы увидить примеры где ИИ справляется лучше чем обычные алгоритмы и базы паттернов.
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.
"выхлоп" как раз в рспознавании речи и в "бессмысленной болталке", которая может поддерживать типа диалог.
+ эта штука формирует поток признаков поверх которого можно писать правила и скрипты...
Все эмоциональные формулировки не соотвествуют действительному положению вещей и приведены мной исключительно "ради красного словца". За корректными формулировками и неискажённым изложением идей, следует обращаться к их автором или воспользоваться поиском
Здравствуйте, Erop, Вы писали:
E>Здравствуйте, C0x, Вы писали:
E>"выхлоп" как раз в рспознавании речи и в "бессмысленной болталке", которая может поддерживать типа диалог.
Ну пока что нормальной болталки на нейронках я точно не видел в живую. Но точно видел шаблонных чат ботов, которых в чатах от обычных людей 90% посетителей отличить не могут
E>+ эта штука формирует поток признаков поверх которого можно писать правила и скрипты...
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Это что за сферический конь в вакууме?
Это результат предобработки аудио-входа.
Все эмоциональные формулировки не соотвествуют действительному положению вещей и приведены мной исключительно "ради красного словца". За корректными формулировками и неискажённым изложением идей, следует обращаться к их автором или воспользоваться поиском
Здравствуйте, C0x, Вы писали:
C0x>Предлагаю кидать сюда какие-то пруфы если что-то есть интересное по теме успехов.
Очередные новинки от Adobe. Там много всего и с комментариями.
Остановлюсь на быстрой сегментации человека на произвольном фоне: тут в соседней тебе обсуждают, как лучше делать маску с колоркеем. Разница между колоркеем и произвольным фоном огромна.