Ехала вчера на ролфинг и читала про gradient descent. Это такая штука, которая помогает найти локальные минимумы\максимумы функции. Он есть уже готовым пакетом в Питоне, но меня бекбоксовость не устраивает и я читаю математику за этим.
И вдруг я поняла, что мне было бы очень интересно программировать математику. Похоже, пора доставать свой учебник Рудина по матанализу.
-
-
10.01.2018 в 20:09-
-
10.01.2018 в 22:02Штука, которую я читала, возникла в процессе минимизации ошибок машинного обучения. Если я не совсем уже забыла, откуда ноги растут.
Я думаю, мне было бы интересно разрабатывать алгоритмы машинного обучения.
-
-
10.01.2018 в 23:20В смысле реализовывать программно, или придумывать новые? Я в этом практически не бум-бум, но боюсь это тот случай, когда "все уже сделано до нас". Ну в том числе пряо оптимизированное уже на видеокарты или там всякие векторные инструкции современных процессоров.
-
-
11.01.2018 в 00:04До нас точно нет, потому что эти алгоритмы все еще разрабатываются) Всеми до кучи, кем более удачно, кем менее удачно.
-
-
11.01.2018 в 00:22Ну это вроде уже под конкретные задачи же, или нет? Я просто слышал, что обычно для конкретной задачи решает ансамбль из разных методов с ихтрыми коэффицентами и немного здравого смысла из предметной области.
Вообще, будет круто, если ты будешь по мере профессионального роста писать на эту тему. Такое должно быть интересно читать)
-
-
11.01.2018 в 18:14Да, 100%. Есть ансамбли и они дофига круты. Даже random forests, если верно подобрать фичи и сделать правильный гридсерч дадут тебе офигительные результаты. Мой вчера дал 99.7% точности. На этом моменте я выпала в офигевание хаха