наткнулся тут на обзорную статью, мне показалась крайне интересной, что есть и куда развивается
правда почемуто в тулах не упомянут scikit и ничего о динамических сетях, хотя тема вроде новая
( если кто знает хорошие доки по динамическим сетям — не стесняйтесь поделиться )

https://habrahabr.ru/company/oleg-bunin/blog/340184/.com

Здравствуйте, The Passenger, Вы писали:


TP>наткнулся тут на обзорную статью, мне показалась крайне интересной, что есть и куда развивается
TP>правда почемуто в тулах не упомянут scikit и ничего о динамических сетях, хотя тема вроде новая
TP>( если кто знает хорошие доки по динамическим сетям — не стесняйтесь поделиться )

Спасибо, правда хорошая статейка. Видно как далеко продвинулись нейронки за последние годы.

15 лет назад занимался задачами, вроде таких:


Но тогда компы были тормозными и нейронку не удавалось обучить это делать эффективно. Хотя игрались мы с ними тоже.

Приходилось использовать классические алгоритмы распознавания образов. Сейчас, как я понимаю, все это становится неактуально и везде внедряются нейтронки.

Здравствуйте, sharpcoder, Вы писали:

S>нейтронки.

Боже, упаси!

Здравствуйте, sharpcoder, Вы писали:
S>Приходилось использовать классические алгоритмы распознавания образов. Сейчас, как я понимаю, все это становится неактуально и везде внедряются нейтронки.
С т.з. теории ни один из общих статистических методов машинного обучения принципиально не лучше любого другого, если рассматривать самый широкий класс решаемых задач. Т.е., даже если метод Х позвоняет получить супер решение за относительно небольшое время, то есть задачи, на которых этот метод X сливает по полной другим методам.
А то, что нейросети везде внедряют, это скорее потому что думать не надо, собираешь данные, берёшь готовые модели/программы, запускаешь их на очередной Куда-ферме и получаешь результат через недельку.