사실 ML 분야의 전체 철학을 이해해야 하고, 이 분야에 대한 많은 정보를 알지 못하면 문제의 철학에 도달하기가 매우 어렵고, 그것이 없이는 올바른 결론에 도달하기가 매우 어렵습니다.
예,
경제 발전과 함께 혼란스러운 행동에서 새로운 비즈니스 라인이 등장합니다. 그들 중 일부는 막다른 골목으로 밝혀졌지만 다른 부분은 새로운 진행 방향을 구현합니다. 불확실성의 인위적인 제거는 점진적인 발전 방향의 출현이 배제되기 때문에 시스템의 침체와 저하로 이어집니다. 이러한 가정은 경제적, 사회적 시스템을 포함한 모든 복잡한 시스템에 적용할 수 있습니다.
일반적으로 주요 철학은 불확실성을 제거하는 것이 아니라 이를 악용하는 것입니다 ...
그리고 "막다른 길"이 불확실한 작업 방법을 모르는 최근 게시물의 형태로 분기를 따라 분명히 기어 다녔습니다 ... MO는 분명히 그들에게 적합하지 않습니다 () ... 왜냐하면. 그들은 스스로를 증명할 수 없다
Michael Marchukajtes # : 예를 들어, 2시간 안에 모델을 얻는 과정을 정리하고, 일련의 프로그램을 선택하고 같은 작업을 반복합니다. 같은!!!! 최적화 방법, 네트워크 토폴로지 선택 또는 입력 섞기 사이를 이동할 필요가 없습니다. 모델을 생성하는 알고리즘은 경직되어 변경할 수 없으며,
예, 혼돈의 순서에 따른 결과의 차이는 다음과 같을 것입니다. 많은 요인이 시스템에 영향을 미칩니다 (그리고 우리 모두는 멀리 고려할 수 있습니다) ... 그래서 오랫동안 예측할 수 없습니다 ... 그리고 주기적으로 재교육해야합니다
대안에는 우선 순위 시스템이 있으며 시스템을 혼돈으로 전환하는 것은 퍼지 우선 순위의 경우에만 가능합니다. 이것은 그림의 폐쇄 전위 (c78) 우물에 해당합니다. 다른 깊이의 잠재적인 우물에 해당하는 우선 순위가 명확하게 표현되고 다르면 혼돈이 거의 발생하지 않으며 시스템은 명확하게 정의된 최상의 대안을 선택하여 결정론적 상태가 됩니다. 분명히 그림의 포인트에 해당하는 대안은 다음과 같은 특성을 갖습니다. 14 - 무엇보다도, 10 - 방법이 없음, 7 - 아마도, 3 - 최후의 수단으로, 4-5 "하지만 우리는 상관하지 않습니다 .. ." (씨).
두 번째 비유는 모든 복잡한 질문에는 프로토타입 모델의 잠재적인 구멍에 해당하는 정답이 두 개 이상 있다는 것입니다. 그리고 이 두 가지 대답 사이에는 긴 논쟁이 있습니다. 미국처럼 시민에게 무기 판매를 허용해야 합니까? 세금 인상 여부? 도심으로의 입장료가 지불됩니까? 등. 토크쇼에 대한 토론은 단순한 모델에서 고려되는 공의 혼란스러운 행동과 유사합니다.
세 번째 비유는 두 가지 불평등한 대안에서 선택할 때 복잡한 시스템의 혼돈 상태입니다. "존재 여부는?" (c), “나는 떨고 있는 생물입니까 아니면 권리가 있습니까?” (와 함께).
등장하는 단식 트롤을 분류하는 것은 쉽습니다... - MO 철학은 항상 도움이 될 것입니다
추신
모델링에서 행렬 미적분학은 어떤 역할을 합니까? 어떤 라이브러리(어떤 툴킷)를 사용합니까?
그리고 당신은 다항식, 뉴런, mgua 등의 단어를 처음 들었을 때부터 기성품 Reshetov의 딸랑이를 몇 년 동안 사용해 왔지만 20년의 경험을 가진 신경망 훈련의 마스터라고 선언합니다)) 그리고 1년 전 같은 시간에 R 프로그래밍이나 파이썬을 가르쳐달라고 요청했습니다.
그리고 어리석은 짓을하고 있습니다, 주인 !!, 도대체,하지만 무엇을해야합니까))
놀랍지만 내가 누군지 알잖아!!! 네, 저는 약한 프로그래머지만 Reshetov 옵티마이저에서 여러 중요한 조직적 순간을 만들었습니다. 예, R의 코드에 대한 도움을 요청했고 그녀는 저를 도왔지만 라이브러리 작업을 구성하는 데만 나머지 코드는 직접 작성했습니다. 그리고 예, 이제 미소로 이야기를 쓰기 시작하려면 Excel 매크로를 공부해야 합니다. 하지만 저는 이미 8-9년 동안 Reshetov 옵티마이저를 사용해 왔으며 그 전에는 Neuroshell에 단단히 앉아 같은 방식으로 모델을 훈련, 훈련 및 훈련했습니다. 그리고 인생에서 얼마나 많은 모델을 받았고 평가할 수 있었습니까? 음...얼마에요????
Сегодня завершил полное описание теории обобщающей способности. Краткий список вопросов на которые теория даёт ответы: Почему максимальная обучающая способность не не всегда соответствует максимальной обобщающей способности? Как отличить информативные факторы от неинформативных? Что делать, если решение неоднозначно? Как получить неизменное...
사실 ML 분야의 전체 철학을 이해해야 하고, 이 분야에 대한 많은 정보를 알지 못하면 문제의 철학에 도달하기가 매우 어렵고, 그것이 없이는 올바른 결론에 도달하기가 매우 어렵습니다.
예,
경제 발전과 함께 혼란스러운 행동에서 새로운 비즈니스 라인이 등장합니다. 그들 중 일부는 막다른 골목으로 밝혀졌지만 다른 부분은 새로운 진행 방향을 구현합니다. 불확실성의 인위적인 제거는 점진적인 발전 방향의 출현이 배제되기 때문에 시스템의 침체와 저하로 이어집니다. 이러한 가정은 경제적, 사회적 시스템을 포함한 모든 복잡한 시스템에 적용할 수 있습니다.
일반적으로 주요 철학은 불확실성을 제거하는 것이 아니라 이를 악용하는 것입니다 ...
그리고 "막다른 길"이 불확실한 작업 방법을 모르는 최근 게시물의 형태로 분기를 따라 분명히 기어 다녔습니다 ... MO는 분명히 그들에게 적합하지 않습니다 () ... 왜냐하면. 그들은 스스로를 증명할 수 없다
동적 시스템에서 자기 조직의 가능성.
예,
일반적으로 주요 철학은 불확실성을 제거하는 것이 아니라 이를 악용하는 것입니다 ...
그리고 "막다른 길"이 불확실한 작업 방법을 모르는 최근 게시물의 형태로 분기를 따라 분명히 기어 다녔습니다 ... MO는 분명히 그들에게 적합하지 않습니다 () ... 왜냐하면. 그들은 스스로를 증명할 수 없다
주제에서 벗어난 질문: 어느 와드 출신입니까?
하하하 그냥 주제에
여자를 조심하십시오, 그녀는 다이쇼를 가지고 있습니다)
예를 들어, 2시간 안에 모델을 얻는 과정을 정리하고, 일련의 프로그램을 선택하고 같은 작업을 반복합니다. 같은!!!! 최적화 방법, 네트워크 토폴로지 선택 또는 입력 섞기 사이를 이동할 필요가 없습니다. 모델을 생성하는 알고리즘은 경직되어 변경할 수 없으며,
예, 혼돈의 순서에 따른 결과의 차이는 다음과 같을 것입니다. 많은 요인이 시스템에 영향을 미칩니다 (그리고 우리 모두는 멀리 고려할 수 있습니다) ... 그래서 오랫동안 예측할 수 없습니다 ... 그리고 주기적으로 재교육해야합니다
대안에는 우선 순위 시스템이 있으며 시스템을 혼돈으로 전환하는 것은 퍼지 우선 순위의 경우에만 가능합니다. 이것은 그림의 폐쇄 전위 (c78) 우물에 해당합니다. 다른 깊이의 잠재적인 우물에 해당하는 우선 순위가 명확하게 표현되고 다르면 혼돈이 거의 발생하지 않으며 시스템은 명확하게 정의된 최상의 대안을 선택하여 결정론적 상태가 됩니다. 분명히 그림의 포인트에 해당하는 대안은 다음과 같은 특성을 갖습니다. 14 - 무엇보다도, 10 - 방법이 없음, 7 - 아마도, 3 - 최후의 수단으로, 4-5 "하지만 우리는 상관하지 않습니다 .. ." (씨).
두 번째 비유는 모든 복잡한 질문에는 프로토타입 모델의 잠재적인 구멍에 해당하는 정답이 두 개 이상 있다는 것입니다. 그리고 이 두 가지 대답 사이에는 긴 논쟁이 있습니다. 미국처럼 시민에게 무기 판매를 허용해야 합니까? 세금 인상 여부? 도심으로의 입장료가 지불됩니까? 등. 토크쇼에 대한 토론은 단순한 모델에서 고려되는 공의 혼란스러운 행동과 유사합니다.
세 번째 비유는 두 가지 불평등한 대안에서 선택할 때 복잡한 시스템의 혼돈 상태입니다. "존재 여부는?" (c), “나는 떨고 있는 생물입니까 아니면 권리가 있습니까?” (와 함께).
등장하는 단식 트롤을 분류하는 것은 쉽습니다... - MO 철학은 항상 도움이 될 것입니다
추신
모델링에서 행렬 미적분학은 어떤 역할을 합니까? 어떤 라이브러리(어떤 툴킷)를 사용합니까?
네... 하지만 물론 테스트할 수는 없습니다.))))
그리고 당신은 다항식, 뉴런, mgua 등의 단어를 처음 들었을 때부터 기성품 Reshetov의 딸랑이를 몇 년 동안 사용해 왔지만 20년의 경험을 가진 신경망 훈련의 마스터라고 선언합니다)) 그리고 1년 전 같은 시간에 R 프로그래밍이나 파이썬을 가르쳐달라고 요청했습니다.
그리고 어리석은 짓을하고 있습니다, 주인 !!, 도대체,하지만 무엇을해야합니까))
R의 코드로 ... Neuroshell에서 동일하게 훈련
답변 해주셔서 감사합니다
예, 혼돈의 순서에 따른 결과의 차이는 다음과 같을 것입니다. 많은 요인이 시스템에 영향을 미칩니다 (그리고 우리 모두는 멀리 고려할 수 있음) ... 그렇기 때문에 오랫동안 예측할 수 없으며 ... 주기적으로 재교육해야합니다
등장하는 단식 트롤을 분류하는 것은 쉽습니다... - MO 철학은 항상 도움이 될 것입니다
추신
모델링에서 행렬 미적분학은 어떤 역할을 합니까? 어떤 라이브러리(어떤 툴킷)를 사용합니까?
Reshetov는 이미 8-9세이며 그 전에는 Neuroshell에 단단히 앉아 동일한 훈련 및 훈련 모델을 훈련했습니다.
20년 경력의 신경망 전문가가 되셨습니까? 너무 웃겨서 슬프다))
등장하는 단식 트롤을 분류하는 것은 쉽습니다... - MO 철학은 항상 도움이 될 것입니다