Здравствуйте, 80LevelElf, Вы писали:
LE>Там было куча возможностей по работе со страховыми, генерации цен, настройки различных механизмов, но анализа данных просто ноль. Данных терабайты, возможностей для применения куча (нормальное вычисление цены полюса, вычисления типа полюса (их миллионы) и другие моменты, которые сложно объяснить, если не знаком с системой). LE>вычисление цены полюса, вычисления типа полюса LE>полюса,
Здравствуйте, Слава, Вы писали:
С>Здравствуйте, 80LevelElf, Вы писали:
LE>>Там было куча возможностей по работе со страховыми, генерации цен, настройки различных механизмов, но анализа данных просто ноль. Данных терабайты, возможностей для применения куча (нормальное вычисление цены полюса, вычисления типа полюса (их миллионы) и другие моменты, которые сложно объяснить, если не знаком с системой). LE>>вычисление цены полюса, вычисления типа полюса LE>>полюса,
С>Полюса, Карл!
Здравствуйте, Sharov, Вы писали:
S>Здравствуйте, 80LevelElf, Вы писали:
LE>>А где же по-вашему нужно Big Data и Deep Learning помимо энтерпрайзов? Не в мобильных же приложениях и интернет-магазинах.
S>Backend для мобилок самое то для Big Data и Deep Learning.
Ну под мобилками я больше имел в виду то, что непосредственно не телефоне. А Big Data и DL будет уже на сервере, а телефон просто один из видов UI.
Здравствуйте, andrey.t, Вы писали:
AT>Здравствуйте, white_znake, Вы писали:
_>>как бы Stack Overflow — .NET.
AT>Как бы — не совсем. Оркестровка — да, но мониторинг — Go, поиск — ElasticSearch, быстрый Кэш — Redis. Самого .net там не очень много, только какие-то библиотеки — dapper, redis client, serialization, websockets etc. Все это на IIS крутится, который ни разу не .net, и SQL Server — ничего не могу сказать (может да, а может нет)
Т.е. по твоему если ASP.NET сервис использует Redis, то ASP.NET'a в нем меньше?
Ты еще про ОС забыл, OS Windows тоже не на .NET написана.
Тогда давай про все популярные языки для веб разработки, такие как Ruby, PHP, Python — скажем что не поперли, т.к. на них не написано ни одной OS, ни одной СУБД, ни одного брокера сообщений
Здравствуйте, __kot2, Вы писали:
__>Здравствуйте, white_znake, Вы писали: _>>как бы Stack Overflow — .NET. __>его все в пример приводят, потому что другого нет
ты не прав, потому что есть: microsoft.com, xbox.com, gettyimages.com, www.encyclopedia.com
P.S. понятно, что на PHP крутится примерно 82% всех сайтов, 17% на ASP.NET, а 1% приходится на все прочее.
Здравствуйте, andrey.t, Вы писали:
AT>Здравствуйте, white_znake, Вы писали:
_>>как бы Stack Overflow — .NET.
AT>Как бы — не совсем. Оркестровка — да, но мониторинг — Go, поиск — ElasticSearch, быстрый Кэш — Redis. Самого .net там не очень много, только какие-то библиотеки — dapper, redis client, serialization, websockets etc. Все это на IIS крутится, который ни разу не .net, и SQL Server — ничего не могу сказать (может да, а может нет)
Более 90% кода у них написано на .NET. Сколько работает кода и на чем — не имеет значения.
Здравствуйте, IT, Вы писали:
IT>Здравствуйте, 80LevelElf, Вы писали:
IT>>>Зачем это всё? Это не экосистема, а гикосистемы. Несколько фриков никак не делают погоду в том же enterprise, где в основном и рулят джава и .net.
LE>>В чем отличие экосистемы от гикосистемы? Все крупные проекты разные, используют 100500 разных фраемворков и не понятен вопрос — как вы определили, что именно это не надо, а вот что-то другое будет надо?
IT>Я это определил очень просто. Работая с энтерпрайзами много лет во многих компаниях, я не вижу большой необходимости ни в Big Data, ни в Deep Learning. При этом, ещё раз повторюсь, энтерпрайзы — это основной рынок джавы и .net.
Это у тебя observer bias. Ты не видишь бигдаты, потому что работаешь в среде, где не лепят этот термин к каждой фигне.
Здравствуйте, 80LevelElf, Вы писали:
LE>А где же по-вашему нужно Big Data и Deep Learning помимо энтерпрайзов? Не в мобильных же приложениях и интернет-магазинах.
По-моему Big Data и Deep Learning нужно там, где нужно пилить бюджет. Государственный или R&D\IT бюджет в коммерческой компании — не важно.
Бигдата — нифига не новое. OLAP существует лет 20 или более. Успешно используется крупными ритейлерами и банками все это время. Они всегда оперировали объемом данных, большим, чем может выдержать одиночный сервер при обработке OLTP средствами. Только это никогда не называли словами бигдата.
Зато в тех же банках "отделы перспективных разработок" используют "бигдату" и очень любят рассказывать об этом на конференциях. Только выхлоп незаметно отличается от нуля.
Deep Learning еще более старая тема. По сути новое название для того, что раньше называли AI. Алгоритмы были разработаны в 70-х — 80-х годах. С тех пор претерпели очень мало изменений. Наибольший успех — распознвание лиц для фотографиях и приложение Prisma
Глубокое обучение не нужно корпорациям. Корпорациям нужна предсказательная аналитика и пара простых алгоритмов кластеризации. Это все на порядок проще сверточных нейросетей и не требует анализа огромных объемов данных. А для распознавания образов тупо пользуются готовыми решениями. Например OpenCV, которому уже 10 лет кстати. Зато отделы перспективных разработок очень любят играться со всякими нейросетями, надеясь получить инсайт, но выхоп опять-таки нулевой.
Если корпорация говорит про BigData или Deep Learning — значит она вам пытается что-то продать. Недавно MS заговорили про machine learning и начали продавать всем свой Cognitive Services. А тот же facebook использует те же алгоритмы, но не продает их напрямую потребителям\клиентам, поэтому от fb редко услышишь про deep learning.
Поэтому если ты слышишь по big data или deep learning, то с вероятностью 99% процентов тебе что-то впаривают или речь идет про распил бабла.
