Справка - Поиск - Участники - Войти - Регистрация
Полная версия: Есть ли от российской науки польза?
Частный клуб Алекса Экслера > Тихий омут
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24
Drons
30 апреля 2016, 23:04

cassiopella написала:
На прошлой странице. И можешь посмотреть другие видео про школу ШАД от Яндекс.

Извини, я на компе без звука сижу smile.gif
Schenja
1 мая 2016, 01:32

YuryS написал:
Сдается мне, что та система распознавания для вполне определенных госучреждений делается, когда распознавать надо в неудобной ситуации...

Можно подумать, что какому-нибудь Ашану подобное ПО не нужно.
cassiopella
1 мая 2016, 07:22

Drons написал: Извини, я на компе без звука сижу

Очень удобно 3d.gif Тогда тебе прийдется поверить мне на слово. Могу привести тебе несколько цитат (у них где-то 330 выпускников):
- К сожалению выпускники пока не особо идут в науку. Пока только два выпускника защитили диссертацию.
- Одно из направлений у нас академическое.
- В этом году мы еще больше будем делать упор на исследования и науку.

Тут уже многие высказались на тему:
"Зачем предприятию наука?"
"Кабинетные ученые"
И т.д.

Почему вы так думаете?

Как вы догадались, я думаю ровно обратное. Почему? Потому что в любой сфере можно применить последние наработки и сильно улучшить производительность, придумать с их помощью новые товары/услуги, перепрофилировать свое предприятие и т.д. и т.п.

Практически все наработки можно сразу использовать, но для этого нужно:
- большое кол. прикладных исследований. Т.е. очень узкое сотрудничество с предприятиями и другими организациями. В принципе исследование может быть сугубо фундаментальное, но ученый должен понимать как его потом можно использовать.
- люди на предприятиях, которые понимают науку и которые могут практически использовать исследования. Таки люди будут знать, где искать решения и к кому обращаться. А не заказывать у фирмы Х что-то по принципу - "фирма Х мировой лидер". Опять же нужно узкое сотрудничество с вузами и лабораториями.
Skazochnik
1 мая 2016, 09:35

cassiopella написала: Я выше давала видео, где сам Яндекс говорит почему открыл свою школу и что им нужно больше ученых. Или другая ссылка : научная группа в фейсбука работающая над искусственным интелектом.

Эх! А не пора ли и нам создать свою научную группу на ФЭРе по созданию вечного двигателя? Так сказать, местный российский филиал РАН. smile.gif
Vladimir_Y
1 мая 2016, 12:11

cassiopella написала: Практически все наработки можно сразу использовать, но для этого нужно:
- большое кол. прикладных исследований.

Две строчки противоречат друг другу. Если нужно "большое количество" чего угодно, то это вовсе не "сразу".

Собственно, так и происходит в жизни. Наработок всяких наработано до фига и больше. Но чтобы эти наработки заработали, приходится их перерабатывать чуть менее, чем полностью. А поскольку в реальной жизни разработка реального продукта не может длиться бесконечно, приходится выбирать между поиском наработок, которые полностью подходят, и переделкой наработок, которые удалось найти. И увы, чьих-то наработок, которые можно использовать сразу, и которые можно быстро найти, оказывается подозрительно мало. Алгоритм быстрой сортировки был последней такой наработкой на моей памяти.

Я думаю, цитаты Яндекса надо понимать именно с этой точки зрения. Яндексу не нужны просто учёные, которые нарабатывают какие-то там наработки. Яндексу нужны учёные, которые работают по конкретным заданиям, и чей результат можно применить сразу.
Ночной полковник (забыл пароль)
1 мая 2016, 23:11

Daniil_B написал:
Я конечно не в теме, но может в данном кокретном случае правильнее не систему распознования улучшать, а этикетки начать клеить ровно и не на сгиб, а исключения отсеивать и вводить человеком вручную? Если речь идет о дорогом оборудовании и потоке.
Я уж не говорю про RFID или хотя бы QR коды.

Идея отличная! Осталось еще тысячи компаний-отравителей по всему миру убедить, чтобы они адреса получателей и параметры посылок в RFID записывали. Не желают почему-то этого делать mad.gif
Daniil_B
2 мая 2016, 11:07

Ночной полковник (забыл пароль) написал:
Идея отличная! Осталось еще тысячи компаний-отравителей по всему миру убедить, чтобы они адреса получателей и параметры посылок в RFID записывали. Не желают почему-то этого делать  mad.gif

Ну ведь как то удалось их всех убедить клеить этикетки на сгиб, вкривь и вкось, заклеивать поверх скотчем и захватывать грязными пальцами?
Ночной полковник (забыл пароль)
2 мая 2016, 12:18

Daniil_B написал:
Ну ведь как то удалось их всех убедить клеить этикетки на сгиб, вкривь и вкось, заклеивать поверх скотчем и захватывать грязными пальцами?

Когда в следующий раз заказ в каком-нибудь мексиканском интернет-магазине будешь делать - уточни, почему они этикетки клеют вместо кодировки чипов и как их убедили адреса и названия отправляемого писать.
Daniil_B
2 мая 2016, 13:15

Ночной полковник (забыл пароль) написал:
Когда в следующий раз заказ в каком-нибудь мексиканском интернет-магазине будешь делать - уточни, почему они этикетки клеют вместо кодировки чипов и как их убедили адреса и названия отправляемого писать.

Ну хорошо, возвращаясь из мира грёз к реальности, неужели у вас повышение точности распознавания с 97% до 99% имеет экономический эффект, оправдывающий сложную разработку научного уровня?
100% вы ведь все равно вряд ли добьетесь, значит нужен процесс обработки исключений.
А зарплата дополнительного оператора, если поток действительно большой, наверно сейчас невелика?
IrHom
2 мая 2016, 14:04

Vladimir_Y написал: Яндексу нужны учёные, которые работают по конкретным заданиям, и чей результат можно применить сразу.

Раньше это именовалось отраслевой наукой, в отличие от академической.
Martin
2 мая 2016, 22:44

Ночной полковник (забыл пароль) написал: Видишь ли, AI, machine learning и OCR - такая область, в которой первые обнадеживающие результаты получаются быстро, а вот нормальных продуктов не получается десятилетиями.

Успехи IBM Watson учитываем?
Лизонька
3 мая 2016, 05:10

Martin написал:
Успехи IBM Watson учитываем?

А какие у него реальные успехи, если отвлечься от рекламного журналистского бреда?
Martin
4 мая 2016, 20:03

Ночной полковник (забыл пароль) написал: Видишь ли, AI, machine learning и OCR - такая область, в которой первые обнадеживающие результаты получаются быстро, а вот нормальных продуктов не получается десятилетиями. Персептрон в 1957 году появился, но до сих пор самые современные продукты обязательно косячат на очевидных и простых (для человека) случаях.

На одном научном форуме я поинтересовался, что такое и стоит ли заниматься machine learning. Мне ответили следующее:

В науке постоянно возникают направления, в которые устремляются много народа, следуя моде. Примерами могут служить кибернетика, синергетика, теория катастроф, диссипативные структуры, искусственный интеллект и т.п. и т.д. Обычно они имеют эмоционально окрашенные названия. По прошествии лет интерес к ним обычно остывает.
Машинное обучение - это тоже модная ветвь математической статистики, имеющая отношение к компьютерно-интенсивным вычислениям. Кроме того, в современном научном мире идет жесткая борьба за финансирование проектов, т.е. получение грантов. Больше шансов имеет та тема, то направление, которое больше впечатлит чиновников, распределяющих гранты, поэтому важно выбрать броское название для темы и убедить чиновников в её важности.
Направление "Машинное обучение" - это яркий пример такой ситуации; например, в США грант за "Машинное обучение" в среднем в 10 раз больше, чем грант за Математическую статистику, поэтому понятно, что специалист по мат.статистике будет стараться любой ценой притянуть за уши "Машинное обучение" в свой проект.

Лизонька
5 мая 2016, 05:46

Martin написал:
На одном научном форуме я поинтересовался, что такое и стоит ли заниматься machine learning. Мне ответили следующее:

Ответ уровня "а Волга впадает в Каспийское море".
Чокки
5 мая 2016, 06:19

Martin написал:
На одном научном форуме я поинтересовался, что такое и стоит ли заниматься machine learning.

Мой крайне толковый двоюродный брательник занимается machine learning и зарабатывает реально хренову тучу денег, работая в большой корпорации и одновременно являясь учредителем собственной консалтинговой конторы. Какие в жопу чиновники, какие гранты? Тьфу. smile.gif

Вот тебе его бложик на корпоративном сайте.
Чокки
5 мая 2016, 06:26
Martin, с кем ты там тусишь, на каких таких идиотических форумах? Машинное обучение сейчас везде, начиная от рекламы и заканчивая теплофизическими свойствами органических кристаллов. И это совсем не какое-то веяние времени, которое скоро сдохнет и заменится человекоподобными роботами с огромными железными писюнами отвертками. Это хорошая прикладная математика.
Drons
5 мая 2016, 08:34

Чокки написал: Martin, с кем ты там тусишь, на каких таких идиотических форумах? Машинное обучение сейчас везде, начиная от рекламы и заканчивая теплофизическими свойствами органических кристаллов. И это совсем не какое-то веяние времени, которое скоро сдохнет и заменится человекоподобными роботами с огромными железными писюнами отвертками. Это хорошая прикладная математика.

Так он про это и написал. Что реально это прикладная математика, но раскрутили брэнд среди инвесторов и под него теперь деньги дают гораздо большие, чем просто под исследования в прикладной математике. Есть модные словечки - есть финансирование. Знаешь термин "хайп" и кривую популярности технологии/термина?
Когда правительство РФ всобачивало деньги в нанотехнологии, то чтоб получить инвестиции, чуть ли не ломы с нанотехнологиями появились. И не все проекты были левыми. Просто вот нужно было упомянуть "нано", чтоб деньги привлечь.
Чокки
5 мая 2016, 08:40

Drons написал:
Есть модные словечки - есть финансирование.

Мы сейчас об индустрии или каких-то университетских исследованиях? А то "гранты" и "финансирование", равно как и "хайп" в реальному бизнесу вощемта отношения не имеют. Ну, по крайней мере в США.
cassiopella
5 мая 2016, 09:00

Чокки написал: И это совсем не какое-то веяние времени, которое скоро сдохнет и заменится человекоподобными роботами с огромными железными писюнами отвертками.

Совершенно верно.

Drons написал: Что реально это прикладная математика

Ну тогда и статистика ВСЯ - прикладная математика, теория игр. Че уж далеко ходить... и геометрия прикладная математика. tongue.gif 3d.gif

Drons написал: но раскрутили брэнд среди инвесторов и под него теперь деньги дают гораздо большие, чем просто под исследования в прикладной математике.

Дело не в бренде. Исследование по машиному обучению существуют давно, с начало 20ого века. В начале 90ых стало развиваться сильно направление большие данные. В частности благодоря советским Вапнику и Червоненкису, которые переехали после СССР в США (Метод опорных векторов).
В последние несколько лет создалась такая ситуация, что в любом секторе данных видимо не видимо. И они потенциально очень полезные и нужные, но работать с ними не умеют. И дело не только в хранении и манипулировании, но в том как их по умному использовать и извлекать информацию.
В энергосектора например заменяют электросчетчики (в жилых домах и не только) с обычных на умные. "Умные" с определеным интервалом времени сообщают оператору потребление. Ну например каждые 5 минут. Это полезная информация. С помощью неё можно хорошо оптимизировать сеть, ввести новые типы тарифов и т.д. и т.п.

Drons написал: Есть модные словечки - есть финансирование. Знаешь термин "хайп" и кривую популярности технологии/термина?

Модные словечки не на пустом месте становятся модными.

Drons написал: Когда правительство РФ всобачивало деньги в нанотехнологии, то чтоб получить инвестиции, чуть ли не ломы с нанотехнологиями появились.

Россия не вкалдывала деньги в нанотехнологии. РОСНАНО просто красивое название компании, которая инвестируют в уже практически завершенные проекты. По большей части там дают деньги иностранцами. С нанотехнологиями все просто. Чубайс услышал слово и ему понравилось. 3d.gif В науку кстати так и не вкладывают.
cassiopella
5 мая 2016, 09:10

Чокки написал: Мой крайне толковый двоюродный брательник занимается machine learning и зарабатывает реально хренову тучу денег, работая в большой корпорации и одновременно являясь учредителем собственной консалтинговой конторы.

А многие так делают. Компании нанимают обычно на пост аналитика больших данных программера, который умеет манипулировать этими данными. Не хотят вкладываться напрямую в научные разработки, т.е. создавать полноценное рабочие место для big data scientist. Им пока проще обратится к маленькому стартапу, который на этом специализируется. Есть конечно исключения, такие как фейсбук и гугль. Но у энергетиков именно как я написала. А стартапы получают тем временем очень интересные и щедрооплачиваемые заказы.
Drons
5 мая 2016, 09:12

cassiopella написала:
.

Опять вода. Вот смотри. Big Data. В которую опять льется бабло. На самом деле это тупо распределенные вычисления. Все. Еще один подход, причем зачастую не самый эффективный в тех контекстах, в которых сейчас применяют. То, что можно было бы эффективно считать на одной машине раскидывают на кучу, с гигантскими лишними накладными расходами. Зато модно.
Нет, то, чт технологии BigData прикольные и иногда очень нужные я не спорю. Вопрос в том, что на волне раскрученности их применяют там, где можно и попроще. Но это нормально. Хайп он и еcть хайп.
Чокки
5 мая 2016, 09:15

cassiopella написала:
Чубайс услышал слово и ему понравилось.

Ну, скажем так, если уж быть справедливыми, то какие-никакие исследования наноструктур в России ведутся. Коммерциализации этого нет, но Чубайс тут вообще не причем. Это вопрос приоритетов общества, вопрос этот на форуме был обсосан неоднократно. Население РФ, бОльшая его часть, считает, что величие страны совсем в других вещах. В ответ на это в правительстве нет ни одного человека, которого можно назвать интеллектуалом. В этом смысле совершенно точно нельзя сказать, что Россия — не демократическое государство.
Впрочем, если кому-то кажется, что в США рай нанотехнологической инновации, это тоже херня. Мне есть что сказать, но не уверен, что это кому-то интересно.

Что же касается нашего Martina и теми "вопросами", что он задает на всяких форумах... Ну, вы всё и без меня знаете. Занятия прикладной математикой, если у тебя есть мозг и комп — это то, чем нужно заниматься, если душа лежит. Для этого не нужны тонны руды и сотни китайских рабочих. Сиди и нарабатывай что-то если один хрен бездельничаешь. Все книги можно скачать, и линукс те халявный, и компиляторы халявные, а те, что не халявные — их тоже при желании можно нахаляву, если оч хочется. А не по форумам ходить и спрашивать чем надо заниматься, а чем нет.
Чокки
5 мая 2016, 09:18

Drons написал:
Хайп он и еть хайп.

Ты наверное только недавно открыл для себя посты Martina, раз пошел в такую глубь. wink.gif Хайп может быть и есть, но это не значит, что завтра это всё умрет и надо продолжать вообще ничего целыми днями не делать.
Drons
5 мая 2016, 09:26

Чокки написал:
Ты наверное только недавно открыл для себя посты Martina, раз пошел в такую глубь.  wink.gif Хайп может быть и есть, но это не значит, что завтра это всё умрет и надо продолжать вообще ничего целыми днями не делать.

Я не говорил, что ничего не надо делать. Я к тому, что есть 2 политики действий в условиях хайпа. Оседлать его и рубить бабло с лохов, которые клюют на новое раскрученное слово, а когда закончится - переквалифицироваться на впаривание новой моды. Или спокойно делать свое дело, привлекая из новых технологий то, что нужно.
cassiopella
5 мая 2016, 09:27

Drons написал: На самом деле это тупо распределенные вычисления.

А (с) 3d.gif Я ж тебе ссылку на вики дала, неужели не открыл? Где там распределенные вычисления?

Чокки написал: Ну, скажем так, если уж быть справедливыми, то какие-никакие исследования наноструктур в России ведутся.

Ведутся конечно. Но это не заслуга Чубайся, Роснано и российского правительства. От слова совсем, имхо.
cassiopella
5 мая 2016, 09:28

Drons написал: Оседлать его и рубить бабло с лохов, которые клюют на новое раскрученное слово, а когда закончится - переквалифицироваться на впаривание новой моды.

Это на западе лохи или в России? Я тебе выше дала пример про умные счетчики. При чем тут лохи?
Drons
5 мая 2016, 09:35

cassiopella написала:
А (с)  3d.gif Я ж тебе ссылку на вики дала, неужели не открыл? Где там распределенные вычисления?

smile.gif И как опорные вектора связаны с BigData? С машинным обучением они связаны. Они и на сингл машине прекрасно применяются. Садись, два. Наслушалась модных слов и не разобравшись суешь куда попало. Хайп, как он есть.
Drons
5 мая 2016, 09:39

cassiopella написала:
Это на западе лохи или в России? Я тебе выше дала пример про умные счетчики. При чем тут лохи?

Лох - он везде есть. Умные счетчики - штука хорошая. Главное - поддерживать баланс, чтобы мы экономили на полученной от их использования информации больше, чем будем тратить на ее обработку. Потому что и их установка, и анализ - это затраты и денег на оборудование и на электричество дата-центров, обрабатывающих их данные. Поэтому, например, если какой-то чудак, наслушавшись про перспективы, решит их везде установить и каждые 5 минут собирать, то я скажу, что он чудак и нужно делать выборку, обеспечивающую достаточную погрешность результатов анализа, а не ставить везде.
Чокки
5 мая 2016, 09:40

Drons написал:
Я не говорил, что ничего не надо делать. Я к тому, что есть 2 политики действий  в условиях хайпа. Оседлать его и рубить бабло с лохов, которые клюют на новое раскрученное слово, а когда закончится - переквалифицироваться на впаривание новой моды. Или спокойно делать свое дело, привлекая из новых технологий то, что нужно.

Да я как-то тоже не выступаю за "рубить бабло с лохов". С другой стороны, назвать такими нехорошими словами можно всё что угодно, включая реальную инновацию. После китайских "российских смартфонов" и "российских планшетов" конечно трудно адекватно реагировать на слово "нанотехнология", я понимаю. smile.gif
cassiopella
5 мая 2016, 09:47

Drons написал: И как опорные вектора связаны с BigData

Можешь английскую версию вики почитать. Или почитать биографию Вапника, где он работает и чем занимается. SVM - один из методов для анализа больших данных.

Drons написал: Они и на сингл машине прекрасно применяются.

Все методы могут применятся на простой машине, но не все способны работать с большим количеством данных.
Drons
5 мая 2016, 09:48

Чокки написал:
Да я как-то тоже не выступаю за "рубить бабло с лохов". С другой стороны, назвать такими нехорошими словами можно всё что угодно, включая реальную инновацию. После китайских "российских смартфонов" и "российских планшетов" конечно трудно адекватно реагировать на слово "нанотехнология", я понимаю. smile.gif

Ладно. Попробую еще раз. Есть реальная инновация, которая может решать определенную проблему или дает какие-то преимущества. Ее подхватывают и начинают раскручивать как панацею, применяя слишком широко и захватывая те области, где она неэффективна. Посколько область быстро развивается, то там появляется куча "специалистов", которые знают модные слова и прочитали "BigData" и "Machine learning" - это просто. И делают они при малых знаниях неудачные проекты в левых для данной технологии областях, портя ее репутацию. Потому что черьезные специалисты за большие деньги делают правильные проекты в больших корпорациях.
Drons
5 мая 2016, 09:50

cassiopella написала:
Можешь английскую версию вики почитать. Или почитать биографию Вапника, где он работает и чем занимается. SVM - один из методов для анализа больших данных.
Все методы могут применятся на простой машине, но не все способны работать с большим количеством данных.

Раскрой мысль примерами, если уж на кафедру залезла.
Чокки
5 мая 2016, 09:59

Drons написал:
Ладно. Попробую еще раз.

Да мне-то зачем это разжевывать... Мы говорили вроде о самой идее машинного обучения как области прикладной математики, а не о каких-то недостойных людях. Я лишь сказал, что это всё более чем полезно в областях начиная от каких-то паттернов покупки труселей и заканчивая QSPR, и никуда не денется, по крайней мере как концепция. То, что оно само по себе будет развиваться и изменяться, этого не меняет.
cassiopella
5 мая 2016, 10:00

Drons написал: Поэтому, например, если какой-то чудак, наслушавшись про перспективы, решит их везде установить и каждые 5 минут собирать

На счет установить - уже. Но пока не собирают данные со всех. Если столько людей годами инвестируют деньги, может все таки не чудики?

Вот этот вот подход "чудики", "деньги в пустую", "а зачем нужна аспирантура?" - дорога в никуда. Пока другие активно развивают технологии и науку, мы не топчемся на месте, мы просто деградируем. Ведь можно сделать городской транспорт удобным, можно сделать улицы чистыми, строить удобное и красивое жилье, производить хорошие вещи. Это ведь не сложно, это очень легко! Можно начать с признания того факта, что "чудики" это двигатель. Они предлагают новые идеи и улучшают нашу жизнь. Но нет... "Я сам тупой, не лезь ко мне с советами."
Drons
5 мая 2016, 10:02

Чокки написал:
Да мне-то зачем это разжевывать... Мы говорили вроде о самой идее машинного обучения как области прикладной математики, а не о каких-то недостойных людях. Я лишь сказал, что это всё более чем полезно в областях начиная от каких-то паттернов покупки труселей и заканчивая QSPR, и никуда не денется, по крайней мере как концепция. То, что оно само по себе будет развиваться и изменяться, этого не меняет.

Ну, важность анализа данных для принятия решений отрицать нельзя. И машинное обучение, если его правильно применять, очень полезно и никуда не денется.
Drons
5 мая 2016, 10:06

cassiopella написала:
На счет установить - уже. Но пока не собирают данные со всех. Если столько людей годами инвестируют деньги, может все таки не чудики?

Вот этот вот подход "чудики", "деньги в пустую", "а зачем нужна аспирантура?" - дорога в никуда. Пока другие активно развивают технологии и науку, мы не топчемся на месте, мы просто деградируем. Ведь можно сделать городской транспорт удобным, можно сделать улицы чистыми, строить удобное и красивое жилье, производить хорошие вещи. Это ведь не сложно, это очень легко! Можно начать с признания того факта, что "чудики" это двигатель. Они предлагают новые идеи и улучшают нашу жизнь. Но нет... "Я сам тупой, не лезь ко мне с советами."

Ты опять неправильно поняла. Я не против датчиков и считаю их полезными. Я про возможные методики обработки, если ты не заметила.
cassiopella
5 мая 2016, 10:27

Drons написал: Раскрой мысль примерами, если уж на кафедру залезла.

Ну давай про "обучение без учителя (с) вики" - т.е. классификация данных не а-приори (отделить белые шарики от черных), а спонтанное без участия учителя (разделить шарики на группы самым оптимальным образом, не задавая параметры и характеристики групп зарание).
Это можно сделать методом k-средних, но будет ооооочень неточно. Можно использовать качественные характеристики и аглгоритм EM (латентные группы), но сможешь разделить на 2-3 группы и максимум использовать несколько тысяч данных. Можно использовать метод компонент и... (не могу объяснить, не знаю русских терминов), потом спользовать иерархическая кластеризацию. Но опять же упрется в несколько тысяч данных максимум. А несколько тысяч данных, это ну сооовсем не Big Data.

Drons написал: Ладно. Попробую еще раз. Есть реальная инновация, которая может решать определенную проблему или дает какие-то преимущества. Ее подхватывают и начинают раскручивать как панацею, применяя слишком широко и захватывая те области, где она неэффективна.

И где же она не эффективна? И в чем измеряется эффективность?

Drons написал: Посколько область быстро развивается, то там появляется куча "специалистов", которые знают модные слова и прочитали "BigData" и "Machine learning" - это просто.

Я понимаю, что в России много купленых дипломов или полученых нечестным путем, псевдо специалистов и т.д. Но может не надо равнять все страны на Россию?

Drons написал: И делают они при малых знаниях неудачные проекты в левых для данной технологии областях, портя ее репутацию.

Неудачные проекты это тоже полезная информация и опыт. tongue.gif

Drons написал: Потому что черьезные специалисты за большие деньги делают правильные проекты в больших корпорациях.

Не "в", а "для". Ты не обязан работать в копропации.
Vladimir_Y
5 мая 2016, 10:34

cassiopella написала: Ведь можно сделать городской транспорт удобным, можно сделать улицы чистыми, строить удобное и красивое жилье, производить хорошие вещи. Это ведь не сложно, это очень легко! Можно начать с...

...с того, что поставить в каждый дом, в каждую квартиру "умный" счётчик, поднять охренительных размеров систему сбора и обработки данных с этих счётчиков, выяснить наконец-то, кривую энергопотребления для каждой квартиры, каждого дома и...
И как это поможет сделать городской транспорт удобным, улицы чистыми, жильё удобным и красивым, а вещи хорошими?
cassiopella
5 мая 2016, 10:44

Vladimir_Y написал: ...с того, что поставить в каждый дом, в каждую квартиру "умный" счётчик, поднять охренительных размеров систему сбора и обработки данных с этих счётчиков

Ну ставят же счетчики для двойного тарифа и ничего. Это особых проблем не вызывает. Что касается денег. Ну вот богатый запад и балуется такими плюшками. Имеет право. tongue.gif Для России и Украины я бы не советовала начинать с таких вещей. В наших странах можно начать с очень простых действий, которые сильно сократят потребление и повысят энергоэффективность.

Vladimir_Y написал: выяснить наконец-то, кривую энергопотребления для каждой квартиры, каждого дома и...

Это больше для соседней темы про альтернативную энергетику. Если хочешь обсудить, можем туда переехать.
Drons
5 мая 2016, 10:49

cassiopella написала:
Ну давай про "обучение без учителя (с) вики" - т.е. классификация данных не а-приори (отделить белые шарики от черных), а спонтанное без участия учителя (разделить шарики на группы самым оптимальным образом, не задавая параметры и характеристики групп зарание).
Это можно сделать методом k-средних, но будет ооооочень неточно. Можно использовать качественные характеристики и аглгоритм EM (латентные группы), но сможешь разделить на 2-3 группы и максимум использовать несколько тысяч данных. Можно использовать метод компонент и... (не могу объяснить, не знаю русских терминов), потом спользовать иерархическая кластеризацию. Но опять же упрется в несколько тысяч данных максимум. А несколько тысяч данных, это ну сооовсем не Big Data.

Ты опять не туда пошла. Ты привязала SVM к биг дата. Я чисто для поржать спросил как ты это объяснишь. Ты ушла в сторону. Мы ж SVM обсуждаем, а он с учителем. Я зачем задал этот провокационный вопрс: а решение задач большой размерности из математики - это бигдата или нет? То есть давай называть любого родоначальника численного метода, который для задач большой размерности требует распределенных вычислений к основателям BigData?
Теперь по терминологии:
EM - алгоритм - он основа k-means, если что.
Метод главных компонент (или более интересно Упругих карт- применение EM ) - служат для уменьшения размерности задачи, чтоб ее можно было посчитать на меньших мощностях.
Vladimir_Y
5 мая 2016, 10:57

cassiopella написала: я бы не советовала начинать с таких вещей

Забавно, что ты проигнорировала самую главную часть моего поста smile.gif
Drons
5 мая 2016, 10:58

cassiopella написала:
Ну ставят же счетчики для двойного тарифа и ничего. Это особых проблем не вызывает. Что касается денег. Ну вот богатый запад и балуется такими плюшками. Имеет право.  tongue.gif

Главное, чтоб гонясь за экономией электроэнергии на оптимизации квартир не тратили в датацентрах больше энергии на решение задач оптимизации. А то выйдет как соседней теме с электромобилями и альтернативными источниками.
cassiopella
5 мая 2016, 11:03

Drons написал: Ты опять не туда пошла. Ты привязала SVM к биг дата. Я чисто для поржать спросил как ты это объяснишь. Ты ушла в сторону. Я зачем задал этот провокационный вопрс: а решение задач большой размерности из математики - это бигдата или нет? То есть давай называть любого родоначальника численного метода, который для задач большой размерности требует распределенных вычислений к основателям BigData?

Может хватит придумывать альтернативные реалии?

Drons написал: То есть давай называть любого родоначальника численного метода, который для задач большой размерности требует распределенных вычислений к основателям BigData?

Сам придумал, сам и доказывай выделенное.

Понять бы с чем ты споришь. Пока похоже на спор ради спора, поэтому я удаляюсь.
Drons
5 мая 2016, 11:17

cassiopella написала:
Может хватит придумывать альтернативные реалии?

Сам придумал, сам и доказывай выделенное.

Понять бы с чем ты споришь. Пока похоже на спор ради спора, поэтому я удаляюсь.

Так это ж ты SVM к бигдата прицепила. Мне и интересно исходя из чего smile.gif. Но понятно. На вопрос ответить не смогла, с умным где-то услышанными терминами испугать не удалось. Гордо удалилась. Вот именно это я имел в виду, когда говорил про хайп-специалистов.
Martin
5 мая 2016, 15:34

Чокки написал: Мой крайне толковый двоюродный брательник занимается machine learning и зарабатывает реально хренову тучу денег, работая в большой корпорации и одновременно являясь учредителем собственной консалтинговой конторы.

До конечного коммерческого/бюджетного продукта удалось довести дело?
Martin
5 мая 2016, 15:57

Чокки написал: Занятия прикладной математикой, если у тебя есть мозг и комп — это то, чем нужно заниматься, если душа лежит.

Нужно еще приличное математическое образование, если хочешь заниматься не имитацией деятельности. А на это нужны годы.
Drons
5 мая 2016, 16:09

Martin написал:
Нужно еще приличное математическое образование, если хочешь заниматься не имитацией деятельности. А на это нужны годы.

Ты хочешь изучить все или только конкретную область? Просто врубись в проблему и вкалывай, не рефлексируя.
cassiopella
5 мая 2016, 16:45

Drons написал: Так это ж ты SVM к бигдата прицепила. Мне и интересно исходя из чего smile.gif. Но понятно. На вопрос ответить не смогла, с умным где-то услышанными терминами испугать не удалось.

Это у нас типо конструктивное общение? 3d.gif

Drons написал: Вот смотри. Big Data. В которую опять льется бабло. На самом деле это тупо распределенные вычисления.

Предположим, что ты не троллишь. Тогда просто получается, что ты запутался в терминах. Big Data это просто большое количество данных. Поэтому:

Drons написал: Нет, то, чт технологии BigData прикольные и иногда очень нужные я не спорю.

что за "технологии Big Data"?
Martin
5 мая 2016, 18:44

Drons написал:
Ты хочешь изучить все или только конкретную область? Просто врубись в проблему и вкалывай, не рефлексируя.

Вот ветка на научном форуме, где я задал вопрос по machine learning, оттуда все понятно.
Martin
5 мая 2016, 18:59
А вот статья "Исследование удовлетворенности потребителей в банковской сфере на основе анализа текстовых отзывов" одного аспиранта, который в итоге забросил защиту диссера.
Дальше >>
Эта версия форума - с пониженной функциональностью. Для просмотра полной версии со всеми функциями, форматированием, картинками и т. п. нажмите сюда.
Invision Power Board © 2001-2017 Invision Power Services, Inc.
модификация - Яро & Серёга
Хостинг от «Зенон»Сервера компании «ETegro»