Machine Learning again

[Dmitry67]

А серьезно все это грустно
Сделают AI, он заработает... Но никто не будет понимать КАК он работает.
И никто не будет знать, обладает ли он сознанием.
Последнее время я даже думаю что сознание - это fixed point интеллекта: сознание в принципе не может понять, что такое сознание.

[Flash-04]

кстати вполне может быть. Но если стоять на позии позитивизма, то можно

[blanko27]

Посмотрите книгу, которая так и называется, суппорт вектор машин (оранжево-серая обложка). Там изложена вся теория, включая упомянутое Вами неравенство.

Эта книга - толстая, и про Hoeffding inequality там совсем вскользь упоминается, но я ее посмотрю поближе, спасибо.

[АццкоМото]

А серьезно все это грустно
Сделают AI, он заработает... Но никто не будет понимать КАК он работает.
И никто не будет знать, обладает ли он сознанием.
Последнее время я даже думаю что сознание - это fixed point интеллекта: сознание в принципе не может понять, что такое сознание.

Да ладно. Уже сегодня никто не понимает, как работают амазогуглобучки. Да блдж как работает радио в машине имеет представление макс 1% электората. Ну или там сраный транзистор или (sic!) конденсатор. Welcome to the future!

[Deckel]

Понимать - значит уметь предсказывать или, более узко, управлять. Вы же не хотите сказать, что многие понимают устройство обычного булыжника? Там химию, сопромат, физику твёрдого тела. Но кинуть им в окно нет проблем даже у необразованных хулиганов. Так же и с AI. Если там не будет ужасно сложного интерфейса - приживется без проблем

[АццкоМото]

Понимать - значит уметь предсказывать или, более узко, управлять.

Оригинальное определение. Я вот, например, прекрасно понимаю, что такое случайные числа, но ни предсказывать их, ни управлять ими не умею

[ystar]

кто что может сказать про следующую книжку:
Trevor Hastie
Robert Tibshirani
Jerome Friedman
Springer Series in Statistics
The Elements of
Statistical Learning
Data Mining, Inference, and Prediction

[Flash-04]

Умная наверное?

[ystar]

Умная наверное?

Вот я и пытаюсь тут узнать, стоит ли её читать.

[ystar]

Это фундаментальная книжка. Ее читать надо обязательно.

есть ещё вариант, быстрый вариант -> python + scklearn + примеры какие с kaggel порешать
что лучше? просто книжка на 800 страниц

[Rumba]

кто что может сказать про следующую книжку:
Trevor Hastie
Robert Tibshirani
Jerome Friedman
Springer Series in Statistics
The Elements of
Statistical Learning
Data Mining, Inference, and Prediction

https://lagunita.stanford.edu/courses/H ... 2016/about" onclick="window.open(this.href);return false;

лекции от авторов

[Физик-Лирик]

Это фундаментальная книжка. Ее читать надо обязательно.

есть ещё вариант, быстрый вариант -> python + scklearn + примеры какие с kaggel порешать
что лучше? просто книжка на 800 страниц

И то и другое лучше. Книга уже становится классикой. У меня она на центральной полке стоит, наряду с другими книгами того же издательства в жёлто-оранжевых обложках. Этакая оранжевая стена на полке. Есть в этом что-то возбуждающее.
А какая цель? Выучить новое или интервью пройти? Если только интервью, напишите в личку, проинтервьюируем по телефону, если интересно.

[blanko27]

Меня часто спрашивают, как выучить ml / стать ds за 10 дней.

Напомнило ДМБ

Мне всегда задают три вопроса: почему я в армии, сколько мне лет и отчего у меня волосы на груди окрасились. Начну с последнего: волосы у меня на груди окрасились, потому что я пролил на них ракетный окислитель. Лет мне двадцать девять, скоро юбилей. А в армии я потому, что меня жена с тёщей хотели в сумасшедший дом отдать — за убеждения.

[Deckel]

Это фундаментальная книжка. Ее читать надо обязательно.

есть ещё вариант, быстрый вариант -> python + scklearn + примеры какие с kaggel порешать
что лучше? просто книжка на 800 страниц

Зависит от вашего характера. Если экспериментировать интереснее - то сначала примеры. А потом книжку.

[Deckel]

Понимать - значит уметь предсказывать или, более узко, управлять.

Оригинальное определение. Я вот, например, прекрасно понимаю, что такое случайные числа, но ни предсказывать их, ни управлять ими не умею

Тогда вы ошиблись топиком

[Alexandr]

Это фундаментальная книжка. Ее читать надо обязательно.

спасибо, качнул, буду бодаться с ней

[ystar]

кто что может сказать про следующую книжку:
Trevor Hastie
Robert Tibshirani
Jerome Friedman
Springer Series in Statistics
The Elements of
Statistical Learning
Data Mining, Inference, and Prediction

https://lagunita.stanford.edu/courses/H ... 2016/about" onclick="window.open(this.href);return false;

лекции от авторов

Спасибо большое за ссылку

[ystar]

Это фундаментальная книжка. Ее читать надо обязательно.

есть ещё вариант, быстрый вариант -> python + scklearn + примеры какие с kaggel порешать
что лучше? просто книжка на 800 страниц

И то и другое лучше. Книга уже становится классикой. У меня она на центральной полке стоит, наряду с другими книгами того же издательства в жёлто-оранжевых обложках. Этакая оранжевая стена на полке. Есть в этом что-то возбуждающее.
А какая цель? Выучить новое или интервью пройти? Если только интервью, напишите в личку, проинтервьюируем по телефону, если интересно.

Пока знаний, чтобы пройти интервью у меня нету (по-крайней мере, изучая по немногу материал в течении трех месяцев)
Цель: выучить что-то новое, и затем сменить роль деятельности, из автоматизации/девелопмента уйти в облать машинного обучения.

[ystar]

Философское

Меня часто спрашивают, как выучить ml / стать ds за 10 дней. Открой секрет то бишь.

А мне в ответ все чаще хочется спеть песню Наутилус Помпилус о Спасителе и Апостоле Андрее. Чтобы ходить по воде, как Спаситель, надо вначале повисеть на кресте

Чувствуется, что у меня надвигается экзамен по случайным процессам?

То, что выучить ml за 10 дней нельзя - это я прекрасно понимаю, в том числе даже за 25. тут надо хотя бы полгода, как по-мне и то, это надо математическую базу иметь, и в универе ходить на алгебры, матаны и прочую математематику и в этом случае скорость изучения только ускорится.

У меня был вариант такой: делаешь на питоне задачку с Iris, например с алгоритмом ближайших соседей, изучаешь этот алгоритм, потом на какие более сложные алгоритмы переходить.

[Физик-Лирик]

Цель: выучить что-то новое, и затем сменить роль деятельности, из автоматизации/девелопмента уйти в облать машинного обучения.

А какова цель? Повышение зарплаты или просто душа просит?

У меня был вариант такой: делаешь на питоне задачку с Iris, например с алгоритмом ближайших соседей, изучаешь этот алгоритм, потом на какие более сложные алгоритмы переходить.

Начните с книги. Если совсем с нуля, возьмите введение в область. Затем начните программы писать. Продолжительность обучения зависит от той глубины, к которой стремитесь. Если просто начать - нескольких месяцев хватит (скорее пол года). Но чтобы понять тонкости, причём неформально, тогда несколько лет. Проблема в том, что сами алгоритмы в общем то несложно выучить. Но в книгах, скорее всего, учебные задачи будут предложены (что правильно). А вот реалии совсем иные. Возиться с реальными данными - это ещё тот геммор. Плюс надо уметь правильно задачи ставить. Ещё неплохо бы в целом математикой владеть. Плюс освоить язык, Питон или R. Потом сейчас мода на Большие Данные, так что надо будет в этом направлении идти. Скорее всего Хадуп, Спарк и библиотеку по маш. обучению.В общем есть куда двигаться.

[Flash-04]

machine learning сейчас востребован в области IT analytics и user behavioral analytics. Начали появляться законченые продукты на рынке.

[ystar]

Цель: выучить что-то новое, и затем сменить роль деятельности, из автоматизации/девелопмента уйти в облать машинного обучения.

А какова цель? Повышение зарплаты или просто душа просит?

У меня был вариант такой: делаешь на питоне задачку с Iris, например с алгоритмом ближайших соседей, изучаешь этот алгоритм, потом на какие более сложные алгоритмы переходить.

Начните с книги. Если совсем с нуля, возьмите введение в область. Затем начните программы писать. Продолжительность обучения зависит от той глубины, к которой стремитесь. Если просто начать - нескольких месяцев хватит (скорее пол года). Но чтобы понять тонкости, причём неформально, тогда несколько лет. Проблема в том, что сами алгоритмы в общем то несложно выучить. Но в книгах, скорее всего, учебные задачи будут предложены (что правильно). А вот реалии совсем иные. Возиться с реальными данными - это ещё тот геммор. Плюс надо уметь правильно задачи ставить. Ещё неплохо бы в целом математикой владеть. Плюс освоить язык, Питон или R. Потом сейчас мода на Большие Данные, так что надо будет в этом направлении идти. Скорее всего Хадуп, Спарк и библиотеку по маш. обучению.В общем есть куда двигаться.

Душа просит. Мне это давно интересно было, сейчас решил заняться этим поплотнее.
С математикой вроде с большего ок, в универе особо не забивал. В общем спасибо за совет.

[Alexandr]

То, что выучить ml за 10 дней нельзя - это я прекрасно понимаю, в том числе даже за 25. тут надо хотя бы полгода, как по-мне и то, это надо математическую базу иметь, и в универе ходить на алгебры, матаны и прочую математематику и в этом случае скорость изучения только ускорится.

У меня был вариант такой: делаешь на питоне задачку с Iris, например с алгоритмом ближайших соседей, изучаешь этот алгоритм, потом на какие более сложные алгоритмы переходить.

Я бы не поленился и повторил "всю" математику, без нее как-то все уныло
я тоже многое подзабыл пока варился в технологиях, языках и алгоритмах, сейчас наверстываю математику тоже

опять же, без математики, все уныло

[Flash-04]

Жениться вам надо, барин (с)

[ystar]

То, что выучить ml за 10 дней нельзя - это я прекрасно понимаю, в том числе даже за 25. тут надо хотя бы полгода, как по-мне и то, это надо математическую базу иметь, и в универе ходить на алгебры, матаны и прочую математематику и в этом случае скорость изучения только ускорится.

У меня был вариант такой: делаешь на питоне задачку с Iris, например с алгоритмом ближайших соседей, изучаешь этот алгоритм, потом на какие более сложные алгоритмы переходить.

Я бы не поленился и повторил "всю" математику, без нее как-то все уныло
я тоже многое подзабыл пока варился в технологиях, языках и алгоритмах, сейчас наверстываю математику тоже

опять же, без математики, все уныло

это все хорошо, но есть несколько но. Время теоретически ограничено, хотелось бы быть в теме, хотя бы в течении года, максимум двух, чтобы смог бы претендовать на middle role.

плюс например я работаю, и не могу уделять математике и изучению всего всего (да оно на самом деле и не нужно) больше 3-4 часов в день, и то это будет максимум.