Сергей-4030: Все сообщения за 9 Ноября 2018 года

Татарин> И, возможно, чет через пять когда ты придёшь наниматься в какую-то контору, её кадровик или начальник, подписанный на сервис, кликнет на пару кнопок и "пробьёт" тебя "по базам" через эту контору. И какой-нить твой пост, который ты давно стёр, сыграет в найме критичную подложительную (или отрицательную) роль.

Ну, это проблема ошибки обучения, не имманентно присущая именно машинному обучению. В данном случае это будет явный оверфиттинг, как только инженеры его обнаружат, его уберут. Или даже если не обнаружат - он сам уйдет с увеличением training базы.

И это ничуть не лучше, чем принятие решения самим кадровиком. Он тоже может поискать по форумам и тоже вполне может быть подозрителен к, скажем, авиабазе.

•  64
•  инфо
•  инструменты
• Ответить на комментарий

Sandro> PS: Если хочешь хорошего совета — забудь эти "нейросети", как страшный сон. С вероятностью 99% ты просто зря потратишь время и деньги.

Ты себе не представляешь, как быстро нынче нейронные сети находят решение, если оно есть. Ну, конечно, не любое. Только "дифференцируемое". Скажем, задача отличить простое число от непростого для нынешних сетей вообще никак неподвластна. Но "дифференцируемые" - решаются влет. Когда я сделал ошибку и вставил в исходные данные результат, мои сетки подхватили его буквально в секунды и начали весело выдавать модели с accuracy 9.9999999. У меня глаза на лоб полезли.

Причем это не то, что все данные были результатом, примерно 99% были настоящими исходными данными и вычленить 1 процент для человека задача, наверное, плохорешаемая. А для сеток - почти ничего. Причем у меня не стойка с тысячей процессоров, а всего один дохлый AMD.

Вообще, все задачи где максимумы хорошо определены и случайность данных мала решаются сетками совершенно свободно и жуть как быстро. Ну а применить модель для оценки конкретного сэмпла - ну это вообще ничего. Оценить сэмпл - это сотые доли секунды.

•  инфо
•  инструменты
• Ответить на комментарий