Нейросети, генетические алгоритмы в продакшене?

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Сейчас в институте проходим курс по нейронным сетям.

Интересно, кто-то использовал нейросети, генетические алгоритмы и т. д. в коммерческих проектах ?

👍ПодобаєтьсяСподобалось0
До обраногоВ обраному0
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Київ — все-таки навіть не Бангалор. Таке тут в дивину. Але є якийсь там «...віжин» (не приколююсь — назву забув) — здається в них щось накшталт відеогугла. Може їм потрібні такі специ?

Що до корисності нейропідходу як такого...

...як дійдуть руки, то чи сюди, чи на electronix думаю написати статтю — «Нейросети — каша из топора» («Нейротенета — каша з сокіри»). основний тезіс — теорія лінійних систем розрблена О.Хевісайдом вже існує понад століття. Є її узагальнення — наприклад на рядах Вольтері — теорія нелінійних кіл — теж пророблена та ідеологічно струнка. І все... На основі цих парадігм можливо розробити БУДЬ-ЯКИЙ классифікатор(той чи інший коррелятор) чи систему здатну вчитися(адаптивний фільтр). А щож нейротенета? А це той же адаптивний фільтр — поле змінних коефіцієнтів+цільова функція+правило адаптації — тільки криво зібраний — ці три компонента розмазані. ))). В такому підході прихована загроза — іноді(ІНОДІ!!!) нейротенетами можна вирішити задачу так її і не формалізувавши(у АФ формалізація — автоматично) — прямо магія якась — бездонна прірва для дисерів...

Генетичні алоритми — теж різновид адаптивного фільтру, рендоми там позабирати та звести до геометричої задачі в N-вимірному Евклідовому просторі — все буде теж саме, тільки на порядок швидше в обрахуванні...

Нечітка логіка — спроба вибудувати туж саму теорію лінійних систем на якійсь дивній системі числення де перетини якихось там множин так і не вироджуються у згортку — тому термін "передаточная функция«(сором, не знаю як україньською) не вводиться, а замінюється якимось чаклуванням...

Проблема в тому що Сіберта та Осовського надзвичайно рідко читають одні й тіж люди.)))... Хоча в депрессію кидають спроби деяких радіоінженерів «натягнути» нейротенета на якісь системи завадоподавлення чи детектування...

P.S.: reality_hacker — а не підкажете у чому вони «комерческие успехи нейросетей»? Я, наприклад, знайомий зі спробами збудувати грфічний кодек (тай у Оовського це є) — жалюгідна пародія на звичайний JPEG, мовчу про вейвлєти. Але можливо Ви маєте на увазі інше самі того не знаючи... У «соросівському» журналі 1998 12 є цікава стаття — вона трішки не про те, та моя думка крiзь ню проходить — профі займаються АФ називаючи їх НС(майбуть легше вибити гроші)...

P.S.: ...оффтоп зате про війну — а де в нашій столиці потрібні CUDA розробники? Теж цікаво...

reality_hacker — а не підкажете у чому вони “комерческие успехи нейросетей”?

Первыми были lenet & nettalk.

Mergent (в киеве сидит несколько человек на саппорте) использует генетические алгоритмы для извлечения данных из финансовых документов. Довольно высокая точность — 90-95%.

Непосредственно не участвовал, но знаю что всякие переводчики (не словари) используют нейронные сети. Как уже было сказано, в распознавании образов также используются нейронные сети. Конечно, вместо разработки с нуля практичнее взять OpenCV, но знать о них всё-таки нужно. Генетические алгоритмы используются в планировании экспериментов. Т.е. ответить на вопрос — какое минимальное количесиво и, каких именно нужно опытов, чтобы по их результатам можно было построить достоверную математическую модель. Это задачи оптимизации. А вообще, мне кажется, это классы задач с нечеткой постановкой исходных данных. Если продукт предполагает возможность «интуитивного» поведения, не «алгоритмической» логики, то тут нужно искать специалистов в НС и ГА.

А вообще, мне кажется, это классы задач с нечеткой постановкой исходных данных.

Я бы сказал, что это эвристические методы решения задач оптимизации с большим количеством переменных. Когда решение такой задачи «в лоб» займёт немеренное количество времени — приходится использовать эвристические подходы, для сокращения перебора решений, без утраты существенного количества возможных решений. Тут и есть смысл попробовать НС и ГА.

В моей текущей конторке пытаемся нейросети для компрессии, классификации и поиску по большому количеству картинок заюзать. Правда проект пока только начался, и непонятно дойдет ли до продакшна.

На практике все сводится к шаблонным системам.Если Вам получится поработать в коммерческих проектах с использованием нейросети,генетических алгоритмов то Вам крупно повезло

А что такое шаблонные системы, если не секрет?

Это системы работающие по сопоставлению с образцом.по крайней мере за свои 15 лет активной IT деятельности я только одну нейро систему видел

Это системы работающие по сопоставлению с образцом.

По прежнему непонятно что означает «по сопоставлению с образцом». В нейросетях при supervisед learning тоже наверное есть образец — обучающая выборка?

о крайней мере за свои 15 лет активной IT деятельности я только одну нейро систему видел

Думаю это фишка постсоветского пространства. Первые комерческие успехи нейросетей были в конце 80-ых, когда советскаха наука уже начинала «все», видимо поэтому не сложилось мат. школы в этой области.

Підписатись на коментарі