Show Posts

This section allows you to view all posts made by this member. Note that you can only see posts made in areas you currently have access to.


Messages - Квас

Pages: 1 ... 31 32 [33] 34 35 ... 86
481
Кстати, чтобы иметь два окна, можно на худой конец открыть независимо друг от друга два окна: (абсолютно любой) редактор и терминал.
  • 0
  • 0

482
Попробуйте, вдруг нормально будет работать, можно же снести. Жрёт много памяти - ради удобства пользователя!

VS Code тоже должно быть нормально. Я не писал в нём на питоне, сейчас создал файл - он сам предложил расширение поставить. Скрипт внутри него тоже запускается.
  • 0
  • 0

483
Конечно, даром, за кого вы нас принимаете? :) У PyCharm есть платная версия professional, но бесплатная вполне юзабельна, просто поменьше наворотов.
  • 0
  • 0

484
для поучиться - самое то, как думаете?

Вроде звучит неплохо. :up:
  • 0
  • 0

485
У вас есть рекомендации по простой, но удобной графической оболочке в которой можно поиграться с питоном? Я как представляю - два окна, одно с программой, другой с консолью вывода. Ну и там кнопки сохранить, открыть - больше особо ничего не надо. Просто как-то хотелось бы видеть программу перед глазами и результат, командная строка не нравится поэтому

Можно попробовать PyCharm, но он жирноват.
  • 0
  • 0

486
А вы не догадываетесь, что потом в выхлопе и получаются «Чип и Дейл спешат на помощь»? Когда всё отдают на откуп инженерам, без контрольной группы нормальных людей, которым неинтересны дисперсии данных и их энтропия, получается унылое говно, которое радует инженеров, но бесполезно для реальных пользователей.

Повторю: мне всё равно. Я не занимаюсь ML, и эта область мне неинтересна. Вы задали вопрос про программирование, конкретно про сложнейший низкоуровневый язык и языки для iOS, и я пытался понять, зачем они могут вам пригодиться, какую роль в карьере сыграть. Как бы то ни было, надеюсь, что получите удовольствие. :up: C++ не знаю, а на питоне немного писал.
  • 0
  • 0

487
ML (забудем пока про нейронки, какая-то нездоровая на них фиксация)

Почему нездоровая? Нейронки - самая эффективная и самая перспективная часть ML. Это прорыв в ML. Я не великий специалист, но, по-моему, всякие SVM с ними рядом не стояли.

Как вы будете эксперименты проводить? сажать людей, которые только умеют мышкой кликать за DOS-овский терминал? Или предложите им самим писать эскьюэльки, чтобы вытаскивать кейсы из БД? Ну вот реально, какие вы видите сценарии?

К счастью, я никаких не вижу, я не инженер машинного обучения. Говорю же - для этого нужен особый склад ума, отличный от моего. Не люблю ML.

Я знаю, как обычно поступают знакомые мне инженеры. Для них эксперимент - это запускать обучение в разных конфигурациях и смотреть на получающиеся метрики. Мышкой по терминалу никому не приходится кликать. И БД не используют.
  • 0
  • 0

488
То, что вы написали - чистая правда, но это - типичная тз программистов: натаскали нейронку - и вот, кушайте не обляпайтесть :)

Я только как человек, не чуждый программирования, хочу в этом месте откреститься от нейронок. У программиста нет точки зрения на нейронки, потому что нейронки - это не программирование и ни капли не похоже. Совершенно отдельная инженерная дисциплина, которая требует совершенно другого склада ума по сравнению с программированием (и математикой).

С формальной точки зрения обучения - наверно, да, кушайте - не обляпайтесь. Важна числовая эвалюация - как отработала на тестовом сете. Лучше всех - и ты победил в соревновании на kaggle. А кто составит тестовый сет? Вот это хороший вопрос. Тут как-то приходится взаимодействовать нейронщику со специалистом в предметной области. С вами. :)

Но зачем при этом лингвисту писать UI для айфона - убей не пойму. Если вы даже не занимаетесь нейронками, каким образом лингвистика пересекается с программированием?
  • 1
  • 0

489
нет, конечно. я же писал - я не инженер и такой цели нет у меня.

Вы писали - нет цели стать программистом. Специалист по машинному обучению и программист - совершенно разные профессии. Но хорошо, теперь я понимаю, что речь не идёт о том, чтобы становиться программистом или специалистом по машинному обучению. Я тем меньше понимаю, откуда возник C++. А почему интерес именно к C++? Вам нужно, чтобы что-то считало быстро-быстро? Почему этим заставляют заниматься вас, а не инженера?

А если оценивать результаты нейронки с точки зрения кастомер-экспириенс - это тоже «не очень квалифицированный»? :)

Вот этого не знаю, не сталкивался. В классическом машинном обучении для получения окончательной оценки качества используется тестовый датасет.
  • 0
  • 0

490
если не отличаете бинарную кроссэнтропию от среднеквадратичной ошибки?

Я, кстати, не отличаю. То есть я могу посмотреть, что кроссэнтропия определяется такой формулой, а среднеквадратичная ошибка - сякой. Но формулы никак не подскажут, в каких задачах надо использовать какие лоссы. А нейронщики всё это знают. Им математика особо не нужна, в формулы можно не вникать, но надо знать, какие лоссы характерны для каких ситуаций, какие оптимизаторы. Какую архитектуру взять, как модифицировать, сколько слоёв обучать. Трюки: дропауты всякие, кросс-валидации... Нужно искусство.
  • 0
  • 0

491
вот это прокомментирую: это - немного наивная точка зрения. Всё это прекрасно, пока речь не идет о личных данных, GDPR, прайваси и т.д. И тогда надувная нейронка с полки уже не подходит, потому что кто ж вам даст нужные качественные данные, чтобы на что-то такое дрессировать нейросети? ;)

Это очевидная точка зрения. Если у вас есть куча качественных данных, что вы с ними сделаете без специалиста по нейронкам, если не отличаете бинарную кроссэнтропию от среднеквадратичной ошибки?
  • 0
  • 0

492
больше контекста - затруднительно по юридическим причинам :)

Даже нельзя сказать, обучаете ли вы нейронки или будете ли этим заниматься? Тогда на форуме эту тему трудно обсуждать. :) Условия задачи не ясны. Я наудачу пишу о том, с чем сталкивался. А вашу ситуацию - не понимаю. Вы говорите - плюсы. А я не знаю, зачем они вам нужны. Будь я плюсовиком, мог бы понасоветовать литературы на годы изучения. (Кстати, наверняка chatgpt даст хорошие рекомендации по литературе, зря вы его так.) Плюсы - это целая вселенная. Но разве она вам нужна?

насчет естественного интеллекта, тут, мне кажется, должно быть очевидно. Нейронки хороши только настолько, насколько хороши данные, которыми их кормят. Если цель не создавать чат для бредогенерации вроде вроде ЧатГПТ. А кто вам сможет обработать данные так, чтобы от них был толк? кто подготовит тренировочный фураж, так сказать?

Инженер по данным или по машинному обучению. То есть спец по машинному обучению, который обучает непосредственно нейронку, представляет, какие ему данные нужны, и сколько. А инженер по данным, если такой имеется в организации, может взять на себя работу по подготовке этих данных: найти, разметить. Разметка же основное время занимает. Не знаю как в нлп, но в компьютерном зрении разметка - не очень квалифицированный труд.
  • 0
  • 0

493
я даже слабо понимаю о чем вы пишете, но точно знаю, что мимо :) Я повторяю: я лингвист, а не инженер. Программируют инженеры, моя работа - анализировать, грубо говоря фейлы и давать рекоммендации. А сеты из тысячи кейсов - это ни о чем. Такое число проходит через 1 (!) аналитика данных за пару дней, а аналитиков - сотни

Тогда давайте больше контекста. :) Приходится же гадать, что у вас за ситуация. Зачем аналитики? Это же естественный интеллект, а не искусственный. Искусственный - это нейронки. Вы нейронками занимаетесь? Планируете заниматься?
  • 0
  • 0

494
Квас, про фулстеков и нейронки не вижу связи, на мой взгляд это вообще параллельные вещи.

Фулстек - понятие растяжимое.

Есть ИИ в виде нейронок. Есть приложения, которые юзают ИИ в виде нейронок. Нейронки обучает специалист по нейронкам. Приложения пишут разработчики. Разработчики должны организовать и запуск нейронки, и какой-то пользовательский интерфейс, и, может быть, интеграцию с какими-то системами, куда автоматические отчёты идут, и т. п. Если человек умеет и нейронку запустить, и гуи для неё написать (может, веб-интерфейс или на телефоне), это вполне можно назвать фулстеком.

Насколько я изначально понял, Euskaldun как раз в эту сторону копает, чтобы разрабатывать айфонные приложения или что-то вроде того. А я говорю: если у вас ещё есть куда развиваться в машинном обучении, лучше развиваться в машинном обучении. Ни плюсы, ни айфон для этого особо не нужны.
  • 0
  • 0

495
Как это бигдата не нужна? А на чем вы хотите нейронку обучать? вы находите повторяющуюся ошибку и целенаправленно тренируете сеть субсетом данных с данным сценарием до достижения  искомого результата, я как-то так это понимаю

Ну не на петабайтах же её тренируют. Обычно размер датасета - тысячи или десятки тысяч элементов. (Датасет ImageNet содержит много миллионов изображений. Это уже астрономический уровень. На практике его не используют, а берут предобученные сети, если надо.) Данные лежат в файлах, разметка - в текстовых файлах, базы данных не нужны.

А о каком уровне карьеры мы вообще говорим? О промышленном программировании имеет смысл говорить, если человек уже виртуозно обучает нейронки и в качестве вишенки на торте такой: "А я ещё немного фулстеком могу". Но если есть куда развиваться именно в машинном обучении, я бы дал противоположный совет: сосредоточиться на машинном обучении. Для него необходим и достаточен один язык: питон на базовом уровне.
  • 0
  • 0

Pages: 1 ... 31 32 [33] 34 35 ... 86