TP>Как вы думаете — есть реальная почва для хайпа или просто это сейчас модно и потом схлынет?
Когда-то работал в этой области ещё до того, как слово data scientist стало широко употребимым (вообще не слышал такого термина в те времена). Работал через компанию, которая занимается этой темой с 70х годов и имела миллиардные обороты. Не вижу никаких причин, чтобы эта тема схлынула.
И да, data science совершенно не ограничивается нейронками.
TP>для фото — нейронки уж перебор по моему, только если для фильтров
Как это перебор для фото? Именно в области CV на нейронках сейчас с лёгкостью решают задачи, которые ещё несколько лет назад были крайне сложно решаемыми.
TP>а вот что странно — в финансовом секторе, где казалось бы, сам Бог велел — спрос небольшой, точнее в голландских конторах одна нанимала немного ... а сейчас вообще перестала TP>... может они просто быстрее других накушались?
В финансовом и банковском секторе data mining используется уже кучу лет (кредитный скоринг, удержание клиентов, эффективность маркетинга). Про применение нейронок в этой области не слышал никогда.
TP>... я как бы не говорю что у нейронок нет потенциала, но мне кажется они сильно переоценены
Это примерно также как сказать, что переоценены алгоритмы сортировки.
Здравствуйте, De-Bill, Вы писали:
TP>>В принципе мне интересна область машинного зрения, но может случится так, что например фреймворк от гугла ( есть Object Detection Framework )https://futurism.com/google-announces-new-api-that-can-detect-and-identify-objects-using-images/ TP>>Сейчас она достаточно сырая
DB>Почему сырая? Отличный фреймворк, который с лёгкостью позволяет дотренировать на твоих данных несколько известных нейросетей.
я имел ввиду сыроват в плане использования из коробки, какието там у меня были затыки, гдето пришлось руками подпилить, и доки не совсем полные.
DB>>Почему сырая? Отличный фреймворк, который с лёгкостью позволяет дотренировать на твоих данных несколько известных нейросетей. TP>я имел ввиду сыроват в плане использования из коробки, какието там у меня были затыки, гдето пришлось руками подпилить, и доки не совсем полные.
Open Source, что поделаешь. При этом в активной фазе разработки.
TP>Мне эта тема интересна, хотя более близок подраздел компютерного зрения — тут я даже поимел некоторый опыт. TP>Но вот в чем меня терзают смутные сомнения — это сейчас однозначно хайп, но имеет ли этот хайп под собой чтото существенное?
Если ты гугл или яндекс, то имеет. Если ты Сбер, Газпром или, на худой конец, Билайн, то тоже имеет, хотя и не очень много. Если ты ООО "КубаньСтройПром", то не имеет от слова совсем.
TP>С сцантистами тут сложнее — описание звучит так — нам нужны креативные с аут оф бокс мышлением, поскольку у нас дохерища данных и вы будете с ними работать TP>... что конуретно нужно на выходе — походу сами не знают.
Потому что на волне хайпа многие подумали, что можно из данных извлекать прибыль. Поэтому в основном задача для корпоративных дата-саентистов задача звучит как "вот вам массив данных о продажах за 15 лет, увеличьте нам прибыль".
TP>Как вы думаете — есть реальная почва для хайпа или просто это сейчас модно и потом схлынет?
Не схлынет, потому что развивается математический аппарат. Гугл будет продолжать делать продукты с помощью ml, а остальные будут верить что тоже так могут.
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>Если ты гугл или яндекс, то имеет. Если ты Сбер, Газпром или, на худой конец, Билайн, то тоже имеет, хотя и не очень много. Если ты ООО "КубаньСтройПром", то не имеет от слова совсем.
Но многие кубаньстройпромы ( не в России но на западе ) сейчас активно хайрят.
G>Потому что на волне хайпа многие подумали, что можно из данных извлекать прибыль. Поэтому в основном задача для корпоративных дата-саентистов задача звучит как "вот вам массив данных о продажах за 15 лет, увеличьте нам прибыль".
вот о том и речь — хайп пройдет, а что останется?
G>Не схлынет, потому что развивается математический аппарат. Гугл будет продолжать делать продукты с помощью ml, а остальные будут верить что тоже так могут.
CK>>translate.google.com
CK>>какие языки ты знаешь на уровне среднего переводчика?
CM>На уровне профессионального переводчика — ни одного. Но качество гуглотранслейта — это полное говно.
на бытовом уровне гуглопереводчик стал лучше, я недаво буквально проверял: за полгода или год реальное улучшение было; фраза из бытового обихода сейчас была совершенно правильно переведедена, в отличие от последнего эксперимента, проведённогo где-то год-полгода назад
но опять же, я не представлаю себе, как гуглопереводчик может с чем-то более сложным справиться, где есть какой-либо контекст, а , значит, вариантность выбора и возможность интерпретации, не говоря уже о стилистических тонкостях
Здравствуйте, The Passenger, Вы писали:
TP>Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>>Если ты гугл или яндекс, то имеет. Если ты Сбер, Газпром или, на худой конец, Билайн, то тоже имеет, хотя и не очень много. Если ты ООО "КубаньСтройПром", то не имеет от слова совсем. TP>Но многие кубаньстройпромы ( не в России но на западе ) сейчас активно хайрят.
Да, хайп он такой.
G>>Потому что на волне хайпа многие подумали, что можно из данных извлекать прибыль. Поэтому в основном задача для корпоративных дата-саентистов задача звучит как "вот вам массив данных о продажах за 15 лет, увеличьте нам прибыль". TP>вот о том и речь — хайп пройдет, а что останется?
В кубаньстройпромах — ничего. Уволят тех, кого хайрили.
G>>Не схлынет, потому что развивается математический аппарат. Гугл будет продолжать делать продукты с помощью ml, а остальные будут верить что тоже так могут. TP>нет не смогут — и опять же хайп пройдет ...
Хайп пока поддерживается развитием математического аппарата. Так что до начала спада хайпа еще минимум два-три года. Или до очередного экономического кризиса.
TP>Сейчас она достаточно сырая, я ее пробовал, но может статься, что через пару тройку лет работа "программиста" будет заключаться в том чтобы размечать картинки в плане — TP>вот здесь кошечка а вот здесь собачечка и кормить все это апи, которое само сконфигиться под параметры.
Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>Здравствуйте, The Passenger, Вы писали:
TP>>Мне эта тема интересна, хотя более близок подраздел компютерного зрения — тут я даже поимел некоторый опыт. TP>>Но вот в чем меня терзают смутные сомнения — это сейчас однозначно хайп, но имеет ли этот хайп под собой чтото существенное? G>Если ты гугл или яндекс, то имеет. Если ты Сбер, Газпром или, на худой конец, Билайн, то тоже имеет, хотя и не очень много. Если ты ООО "КубаньСтройПром", то не имеет от слова совсем.
Не соглашусь насчет ООО "КубаньСтройПром". Им тоже может понадобиться анализ данных. Ты же проводишь анализ данных, повседневно, принимая решения: одеть ли тебе куртку или взять ли зонт?
Так что анализ данных нужен, но для конкретной задачи, а не ради анализа данных. Даже для маленькой пекарни, анализ данных может быть полезен для формирования ассортимента, графика работы, предоставления скидок и т.д.
Здравствуйте, white_znake, Вы писали:
_>Здравствуйте, gandjustas, Вы писали:
G>>Здравствуйте, The Passenger, Вы писали:
TP>>>Мне эта тема интересна, хотя более близок подраздел компютерного зрения — тут я даже поимел некоторый опыт. TP>>>Но вот в чем меня терзают смутные сомнения — это сейчас однозначно хайп, но имеет ли этот хайп под собой чтото существенное? G>>Если ты гугл или яндекс, то имеет. Если ты Сбер, Газпром или, на худой конец, Билайн, то тоже имеет, хотя и не очень много. Если ты ООО "КубаньСтройПром", то не имеет от слова совсем.
_>Не соглашусь насчет ООО "КубаньСтройПром". Им тоже может понадобиться анализ данных. Ты же проводишь анализ данных, повседневно, принимая решения: одеть ли тебе куртку или взять ли зонт? _>Так что анализ данных нужен, но для конкретной задачи, а не ради анализа данных. Даже для маленькой пекарни, анализ данных может быть полезен для формирования ассортимента, графика работы, предоставления скидок и т.д.
Во-первых не одеть, а надеть.
Во-вторых речь об ml и data science, а не об абстрактном анализе. Я знаю миллион способов анализа данных в экселе, и ни один из них ml_ом не пахнет. Ассортимент, график работы, скидки давно и хорошо считаются тупо в экселе и ничего сложнее "суммесли" там нету. Должности людей, которые этим занимаются, кстати, называются "товаровед", "мерчандайзер", "маркетолог", а не "data scientist".
Поэтому именно ml и data science не нужны в ООО "КубаньСтройПром" и аналогичных фирмах.
Здравствуйте, chaotic-kotik, Вы писали:
CK>Я думаю что нет. Это такая область где понять как использовать технологию — сложнее самой технологии. Отсюда и недопонимание.
(Прощу прощения за небольшой некропостинг)
Где использовать понятно -- в массе своей для движимой нежити или спец. оборудования, а вот для недвижимой нежити, к коей мы привыкли и большую часть жизни работаем с, применений и в самом деле не так, чтобы очень.
Здравствуйте, The Passenger, Вы писали: TP>- где спрашивается заказы например для фрилансеров?
TP>хммм решил проверить на фрилансе — да, есть немного (15) в стиле — у меня маленький бизнес, хочу предсказание как он будет расти ( проще к гадалке ) TP>и все сатанисты из пакистана индии и нигерии за 20 баксов тебе все сделают
бывают и интересные
пару месяцев назад получил на апворке контракт https://www.upwork.com/jobs/~019d82bd5717c714da
причем они паралельно брали нескольких и индусов тоже — мой солюшен победил
