А время и условия на хорошее обучение нейронной сетки разве тоже не растёт в зависимости от её размера? Причём явно не линейно.

значительно в большей мере зависит не от "сложности", а от "сходимости". т.е. если ваши данные сильно напоминают белый шум, то, естественно, никакая сетка на "распознавание" чего-то в этом шуме не обучится НИКОГДА. но если подсунуть ей правильные данные, то очень быстро и почти однозначно все происходит.

К тому же МЛ не сводится только к нейронным сетям: если хочется деревом ифов - есть Random Forest, Gradient Boosting и т.п. методы.

Сейчас всё сводится к НС. Патамушта модно. Понимать надо! :)

И лес сейчас модно сетью генерировать - не барское это дело ручками важные для решения свойства распознавать. Получается правда частенько полная ерунда, работающая только на тестовых данных, но тут главное вовремя с проекта спрыгнуть...

сли иф-элс работает лучше, чем НН, то это не средняя НН, а очень плохая.

Эта, аккуратнее. Про границы не забывайте. Какой должна быть сеть, чтобы отработать лучше

if(a>1) return "y" else return "n

А сколько ресурсов сожрёт сеть по сравнению со, скажем, тремя десятками if?

А сколько ресурсов сожрёт сеть по сравнению со, скажем, тремя десятками if?

вам кто-то раньше уже написал, что обучение займет много времени (а какая разница? все может идти, пока мы спим), но обученный нейрон "выполняется" быстрее вашей серии if-else, причем выдает "самый правильный результат", в отличие от вашего дерева, в результате которого всегда сомнение (а не попутал ли где-то + и -? < и >? || и &&? ...

вчера остановился на одной книжке. заказал. кажется, то, что искал: оптимальный баланс между страшными математическими выкладками и простыми практическими примерами. поработаю над книгой какое-то время - напишу как оно мне было.

вчера остановился на одной книжке. заказал. кажется, то, что искал: оптимальный баланс между страшными математическими выкладками и простыми практическими примерами. поработаю над книгой какое-то время - напишу как оно мне было.

Название? Автор? ISBN?

.

Вопросы и Ответы - Программируем калькулятор пособий для беженцев вместе.

Название? Автор? ISBN?

Сразу анекдот вспоминаю

- Дарагой, будешь у нас в Тбилиси, обязательно заходи ко мне домой, гостем будешь!

- Ну так ты адрес свой дай, чтобы я тебя нашел

- Дарагой, зачем тебе адрес? Ты просто так заходи

Так и тут. Зачем тебе название, автор, исбн? Проще надо быть, ты просто возьми книгу и читай

класс! не люблю смайлики, но здесь вставил бы смайлик "ржунимагу".

Название? Автор? ISBN?

я не хочу называть книгу пока не смогу о ней что-то написать. аннотации и отзывы в интернете вы сами почитать можете. а я напишу "после того". и что за книга, и как мой опыт с ней. пожалуйста, примите это так. как здесь уже сказали, "Ты просто так заходи" (с)

А сколько ресурсов сожрёт сеть по сравнению со, скажем, тремя десятками if?

вам кто-то раньше уже написал, что обучение займет много времени (а какая разница? все может идти, пока мы спим), но обученный нейрон "выполняется" быстрее вашей серии if-else, причем выдает "самый правильный результат", в отличие от вашего дерева, в результате которого всегда сомнение (а не попутал ли где-то + и -? < и >? || и &&? ...

Под ресурсами я имел ввиду не только время выполнения, но и объём занимаемой оперативной памяти, например.

А если я хочу изменить логику? В дереве условий я просто поменяю их несколько. А сколько займёт переобучение нейронки, даже если поменять лишь одно условие? Примерно столько же, сколько и обучение с нуля?

А если я хочу изменить логику? В дереве условий я просто поменяю их несколько. А сколько займёт переобучение нейронки, даже если поменять лишь одно условие? Примерно столько же, сколько и обучение с нуля?

а если вы вообще другую задачу начнете решать? чем вам могут пригодиться эти на что-то другое натренированные клетки? а из дерева if-then-else-ов вы хотя бы решетку сможете скопипэйстить. и вот уже не все с нуля. так что мыслите вы (для вас) правильно: в вашем случае - только if-then-else ... и все ясненько, все понятненько. только позаботиться, чтобы все тексты - "hello, world!"

зы. простите за иронию, но вы так распетушились. я вообще не верю, что вы думаете так, как вы пишете. но понять мотивов не могу. да и не хочу. ндравится - кто запретит?

Да я в этих сетках-нейронках не разбираюсь. Просто спрашиваю, что будет, если...

Просто спрашиваю, что будет, если...

будет if...

Просто спрашиваю, что будет, если...

будет if...

Аж носки сползли... ))

я не хочу называть книгу пока не смогу о ней что-то написать. аннотации и отзывы в интернете вы сами почитать можете. а я напишу "после того". и что за книга, и как мой опыт с ней. пожалуйста, примите это так.

Ну чо там, осилил книгу? Понравилась? Пиши, как название и в двух словах о собственных ощущениях к стилю автора.

*недооценивают питон, щас прочитал - за шесть часов сгенерировал около 40 тысяч смертельно опасных молекул, новые новички)))

https://lenta.ru/articles/2022/03/27/toxic/

Вопросы и Ответы - Программируем калькулятор пособий для беженцев вместе.

Arnaldo Pérez Castaño - Practical Artificial Intelligence. Machine Learning, Bots and Agent Solutions using C#-Apress (2018)

Идет с примерами и... версией АИ... в исходниках.

Насколько хорошо - не знаю, но написано достаточно доступно.

Если кто нашел перевод - поделитесь - мало радости читать на иностранном.

желательно - "голый", без Anaconda.

------

Кто же тебе будет обсчитывать твои запросы и копить опыт?

Если кто нашел перевод - поделитесь - мало радости читать на иностранном.

Ну кто, кто будет для вас переводить узкоспециализированную литературу? А где гарантии, что переводчик там отсебятины кривой не напишет? Начитался я коряво переведённых в начале двухтысячных книжек по формошлёпству.

Вы точно семизнак, или оно вам случайно по везению на голову свалилось? ))

пока времени нет. занят в проекте до конца лета (пока). вот потом как возьмусь...