• Casino онлайн
• Мозги игрового аппарата

Обзор Eten Glofiish X800 - Сотовик

Разберём «лопнул ли пузырь», «как дальше жить» и поговорим откуда вообще такая загогулина. Хотим чтобы машина не сходила с ума от велосипеда прикрученного к багажнику — больше семплов. Хорошо показывает, на чём нейронка склонна зацикливаться что она воспринимает как отправную информацию. Реально аттеншн часто можно использовать именно для того чтобы показать что вызвало такую реакцию сети. Для начала поговорим что было бустером этой кривой. Наверное всё вспомнят победу машинного обучения в 2012 году на конкурсе Image Net. Я встречал такие штуки и для дебага и для продуктовых решений. Но чем сложнее данные, тем сложнее понять как добиться устойчивой визуализации. Хотим сделать чтобы машина видела грузовики против солнца — надо сначала собрать достаточное их число. Вот эти статьи весьма свежие, это всего лишь несколько примеров, пусть даже отдалённых: Визуализация зацикленности на текстурах. Сейчас, чтобы сделать что-то сложное и автоматическое нужно много данных. Нужны автоматизированные алгоритмы их сбора, разметки, использования. Вторая проблема — визуализация того что наша нейронная сеть поняла. До сих пор мало кто понимает как это визуализировать.

КОЗЫРНОЙ ТУЗ ИГОРНОГО БИЗНЕСА - Своя Колокольня

И именно тут мы видим первую фундаментальную проблему. Это именно то, что породило текущую волну нейронных сетей и машинного обучения. Он требует программистов, сервера, команду разметчиков, сложную поддержку, и.т.д. Просто будет класс задач под который решается нейронками. Это правила-правила-правила, сбор данных и фильтры над ними (вот тут я чуть подробнее про это написал, либо смотреть с этой отметки). Нейронки дают новый функционал, позволяют сократить рабочие места, снизить цену услуг: Но главное, и не самое очевидное: “Новых идей больше нет, или они не принесут мгновенного капитала”. Ни одного нового подхода (ну, ок, там немного с GAN-ами есть заморочек). Он требует уже не двух парней которые обучают нейронку на открытых данных. Нужно приделать распознавание автомобильных номеров? Помните как менялось с 1995 года понятие «разработчик сайтов»? И тех и тех специалистов будет достаточно на рынке. Скорее всего, на мой взгляд, лет через 15 инфраструктура городов уже сама изменится так, что появление автономных автомобилей станет неизбежным, станет её продолжением. Современная Тесла — это очень сложный конвейер по фильтрации данных, их поиску и переобучению.

Завтра в вашем телефоне перестанет работать Сири, а послезавтра Тесла не отличит поворот от кенгуру. Хайп выглядит несколько иначе: Просто нейронные сети перестали быть чем-то новым. Но большое число компаний научилось применять у себя нейронки и делать продукты на их основе. Все очевидные идеи которые были — породили множество стартапов. За последние два года я не встречал ни одной новой идеи для применения нейронных сетей. Можно нанять и за пару месяцев ваш сотрудник сделает систему. Сейчас нейронные сети проходят тот же путь который прошли десятки других технологий. Но я могу поспорить, что через 5-10 лет не будет особой разницы между программистом Java и разработчиком нейронных сетей. ” А вот тут есть небольшая, но интересная непонятчка:) Тот стек технологий, который есть сегодня, судя по всему, нас к искусственному интеллекту всё же не приведёт. Давайте поговорим о том что держит текущий уровень развития. Вроде как понятно, что сделать полностью автономные автомобили при сегодняшних технологиях — возможно. Tesla считает что это произойдет через пару лет — Есть много других специалистов, которые оценивают это как 5-10 лет. Они реально позволяют зарабатывать, изменяют рынок и окружающий мир. Нужно сделать систему трекинга посетителей — зачем платить за кучу лицензий, когда можно за 3-4 месяца сделать свою, заточить её для своего бизнеса. Ну и да, старый добрый набор из «посмотри что у сетки внутри в фильтрах».

Эти картинки были популярны года 3-4 назад, но все быстро поняли, что картинки то красивые, да смысла в них не много. Я не назвал десятки других примочек, способов, хаков, исследований о том как отобразить внутренности сети. Помогают ли они быстро понять в чём проблема и отладить сеть? Ну, примерно вот так же: Можете посмотреть любой конкурс на Kaggle. Есть много подходов и направлений к решению тех фундаментальных проблем которые я осветил выше. И описание того как народ финальные решения делает. Обладая достаточным опытом, потыкав разные варианты можно выдать вердикт о том почему ваша система приняла такое решение. Поставить костыль, передвинуть порог, добавить датасет, взять другую backend-сеть. Но пока ни один из этих подходов не позволил сделать что-то фундаментально новое, решить что-то, что до сих пор не решалось. Мы настакали 100-500-800 мульёнов моделек и оно заработало! Третья фундаментальная проблема — сетки учат не логику, а статистику. Либо приводи пример где глаза не будут означать лицо. Я бы сказал, что именно эти три глобальных проблемы на сегодняшний день и ограничивают развитие нейронных сетей и машинного обучения. Пока что все фундаментальные проекты делаются на основе стабильных подходов (Tesla), или остаются тестовыми проектами институтов или корпораций (Google Brain, Open AI). Статистически это лицо: Логически — не очень похоже. А то где эти проблемы не ограничивали — уже активно используется. Если говорить грубо, то основное направление — создание некоторого высокоуровневого представления входных данных. Самый простой пример памяти — это различные “Embedding” — представления изображений. Сеть учится получить из лица некоторое стабильное представление которое не зависит от поворота, освещения, разрешения.

Игровой автомат Dolphin's Pearl онлайн играть на деньги в.

Нейронные сети не учат что-то сложное, если их не заставляют. По сути сеть минимизирует метрику “разные лица — далеко” и “одинаковые — близко”. Для такого обучения нужны десятки и сотни тысяч примеров. Зато результат несёт некоторые зачатки “One-shot Learning”. Сетка может выучить только достаточно простые объекты.

Теперь нам не нужно сотни лиц чтобы запомнить человека. При попытке различать не лица, а, например, “людей по одежде” (задача Re-indentification) — качество проваливается на много порядков. И сеть уже не может выучить достаточно очевидные смены ракурсов.   Да и учиться на миллионах примеров — тоже как-то так себе развлечение. Например, сходу можно вспомнить одну из первых работ по One Shot Learning от гугла: Таких работ много, например 1 или 2 или 3.  

Минус один — обычно обучение неплохо работает на каких-то простых, “MNIST’овских примерах”. А при переходе к сложным задачам — нужна большая база, модель объектов, или какая-то магия.

Вообще работы по One-Shot обучению — это очень интересная тема. Но большей частью те две проблемы что я перечислил (предобучение на огромном датасете / нестабильность на сложных данных) — очень мешают обучению. С другой стороны к теме Embedding подходят GAN — генеративно состязательные сети. Вы наверняка читали на Хабре кучу статей на эту тему.

До реального запрета на игровые залы еще далеко.

(1, 2,3) Особенностью GAN является формирование некоторого внутреннего пространства состояний (по сути того же Embedding), которое позволяет нарисовать изображение. Проблема GAN — чем сложнее генерируемый объект, тем сложнее описывать его в логике “генератор-дискриминатор”. Ни у кого нет понимания как это позволит нам двинуться в светлое будущее. В результате из реальных применений GAN, которые на слуху -только Deep Fake, который опять же, манипулирует с представлениями лиц (для которых существует огромная база). Обычно какие-то свистелки-перделки с дорисовыванием картинок. Представление логики/пространства в нейронной сети — это хорошо. Лучше всего про RL и его сложности рассказывает эта статья. Минус всего того что описано выше — неструктурированность. Но нужно огромное число примеров, нам непонятно как нейронка в себе это представляет, нам непонятно как заставить нейронку запомнить какое-то реально сложное представление. Если кратко просуммировать что писал автор: Ключевой момент — RL пока что не работает в продакшне. Один из подходов как всё это пытаются прибрать — предоставить нейронной сети доступ к отдельной памяти. Reinforcement learning — это заход совсем с другой стороны. Чтобы она могла записывать и перезаписывать там результаты своих шагов. Тогда нейронная сеть может определяться текущим состоянием памяти. Это очень похоже на классические процессоры и компьютеры. Самая известная и популярная статья — от Deep Mind: Кажется что вот он, ключ к пониманию интеллекта? Системе всё равно требуется огромный массив данных для тренировки.

А работает она в основном со структурированными табличными данными. Другой способ создать значимую память — это взять те же самые эмбединги, но при обучении ввести дополнительные критерии, которые бы позволили выделять в них “смыслы”.