피터 코노우 : 1000 또는 3000,000줄의 코드에 대해 이야기하고 있다면 이것은 문제가 되지 않습니다. 숙련된 개발자는 이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 이 MO의 본질을 이해하고 작성해야 합니다. 나는 그것을 받아들이지만 지금은 그래픽으로 바쁩니다. 아마도 매니아가 있습니까?
우리는 모두 바쁘다...
아니면 모든 것을 포기하고 µl당 randomforest 알고리즘이 어떻게 멋지게 보일지 실제로 보여줍니다. 구체적으로. 기계 학습에서 가장 일반적으로 사용되는 하나 이상의 알고리즘입니다. 동시에, 당신은 메타 따옴표를 도울 것입니다 ...
피터 코노우 : 1000 또는 3000,000줄의 코드에 대해 이야기하고 있다면 이것은 문제가 되지 않습니다. 숙련된 개발자는 이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 이 MO의 본질을 이해하고 작성해야 합니다. 나는 그것을 받아들이지만 지금은 그래픽으로 바쁩니다. 아마도 매니아가 있습니까?
당신의 열정이 마음에 들지만 ML은 그래픽을 사로잡는 것이 아닙니다. 어렵습니다. 예를 들어, 약 100-150줄의 코드로 된 C++ 역전파가 있는 MLP와 같이 똑똑해야 합니다. 그러나 모든 인류는 역전파를 발명해 왔습니다. 20년, 일반적인 프로젝트 에서 30-50라인을 넘지 않는 코드, 어떤 멍청한 놈이 몇 시간 안에 시각적 도구를 사용하여 코드에 들어가지 않고도 드림뷰어에서 10,000라인의 코드를 생성할 수 있을 때 코드 이미 신경망에 대한 200페이지 분량의 분기가 있었는데 끝이 없었습니다.
독성 : 당신의 열정이 마음에 들지만 ML은 그래픽이 매력적이지 않고 어렵습니다. 예를 들어 C++ 백프로프가 포함된 MLP와 같이 코드가 100-150줄 정도이지만 전 인류가 백프로프를 20년 동안 발명해 왔습니다. 일반적인 프로젝트에서 코드가 30-50줄을 넘지 않는 경우, 어떤 멍청한 놈이 몇 시간 안에 시각적 도구를 사용하여 코드에 들어가지 않고도 드림뷰어에서 10,000줄의 코드를 생성할 수 있으므로 코드가 다릅니다. 신경망에 대한 200페이지 분량의 가지가 이미 있었고, 끝이 없었습니다.
1000 또는 3000,000줄의 코드에 대해 이야기하고 있다면 이것은 문제가 되지 않습니다. 숙련된 개발자는 이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 이 MO의 본질을 이해하고 작성해야 합니다. 나는 그것을 받아들이지만 지금은 그래픽으로 바쁩니다. 아마도 매니아가 있습니까?
우리는 모두 바쁘다...
아니면 모든 것을 포기하고 µl당 randomforest 알고리즘이 어떻게 멋지게 보일지 실제로 보여줍니다. 구체적으로. 기계 학습에서 가장 일반적으로 사용되는 하나 이상의 알고리즘입니다. 동시에, 당신은 메타 따옴표를 도울 것입니다 ...
1000 또는 3000,000줄의 코드에 대해 이야기하고 있다면 이것은 문제가 되지 않습니다. 숙련된 개발자는 이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 이 MO의 본질을 이해하고 작성해야 합니다. 나는 그것을 받아들이지만 지금은 그래픽으로 바쁩니다. 아마도 매니아가 있습니까?
우리는 모두 바쁘다...
아니면 모든 것을 포기하고 µl당 randomforest 알고리즘이 어떻게 멋지게 보일지 실제로 보여줍니다. 구체적으로. 기계 학습에서 가장 일반적으로 사용되는 하나 이상의 알고리즘입니다. 동시에, 당신은 메타 따옴표를 도울 것입니다 ...
다음과 같이 가자:
당신은 R과 MO의 지지자이므로 둘 다 이해합니다.
모스크바 지역 작업의 본질과 원리를 명확하고 차근차근 설명해 주시면 쓸 수 있는지, 얼마나 걸릴지 알려 드리겠습니다.
이를 바탕으로 여유 시간을 확보하고 구현을 진행할 수 있습니다. 도우미가 필요할 수 있습니다.
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모스크바 지역 작업의 본질과 원리를 명확하고 차근차근 설명해 주시면 쓸 수 있는지, 얼마나 걸릴지 알려 드리겠습니다.
이를 바탕으로 여유 시간을 확보하고 구현을 진행할 수 있습니다. 도우미가 필요할 수 있습니다.
당신의 열정이 마음에 들지만 ML은 그래픽이 매력적이지 않고 어렵습니다. 예를 들어 C++ 백프로프가 포함된 MLP와 같이 코드가 100-150줄 정도이지만 전 인류가 백프로프를 20년 동안 발명해 왔습니다. 일반적인 프로젝트에서 코드가 30-50줄을 넘지 않는 경우, 어떤 멍청한 놈이 몇 시간 안에 시각적 도구를 사용하여 코드에 들어가지 않고도 드림뷰어에서 10,000줄의 코드를 생성할 수 있으므로 코드가 다릅니다. 신경망에 대한 200페이지 분량의 가지가 이미 있었고, 끝이 없었습니다.
분명히 문제는 본질의 공식화에 있습니다. 이렇게 하려면 정말 똑똑해야 합니다.)
요점을 정확히 기재하십시오. 이것은 문제의 복잡성을 추정하기에 충분합니다.
그건 그렇고, 고품질 그래픽이 가장 어려운 것입니다.
ML(아마도 "머신 러닝")은 수천 개의 알고리즘입니다. 구체적으로 어느 쪽을 하시나요?
분명히 문제는 본질의 공식화에 있습니다. 이렇게 하려면 정말 똑똑해야 합니다.)
요점을 정확히 기재하십시오. 이것은 문제의 복잡성을 추정하기에 충분합니다.
그건 그렇고, 고품질 그래픽이 가장 어려운 것입니다.
그것은 "고등 수학의 본질을 공식화하십시오"라고 묻는 것과 같습니다. 3-5에 대한 올해의 대학은 일반 용어로 공식화됩니다. Machine Learning 2014 는 여기에서 기본 사항을 참조하세요.
글쎄요, 그것의 본질은 일련의 문장으로 공식화될 수 있습니다. 그게 내가 묻는 전부야.
이제 과제는 주제를 연구하는 것이 아니라 그 양에 대한 예비 평가를 만드는 것입니다. 따라서 나는 말합니다 - 공식화합니다 (이해하는 경우).
요점을 알려주세요.
결론은 문제 없습니다. 당신은 취하고 수행합니다.
즉, 아무도 공식화할 수 없는 본질을 가진 주제를 토론하는 200페이지가 있습니까? 왜 그렇게 날 실망시켜?
나는 문구를 기다린 후 인건비를 추정할 것입니다. 그러면 R 없이 스스로 할 수 있는지 여부가 분명해질 것입니다.