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楼主:nathan0000

[IT] 机器学习 [复制链接]

发表于 2018-1-9 23:40 |显示全部楼层
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华人data scientists知道有几个,不知道会不会来足迹,哈哈。
牛人们带一带呀
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发表于 2018-1-10 05:48 来自手机 |显示全部楼层
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Niubility!

发表于 2018-1-10 07:16 |显示全部楼层
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门外汉看得云里雾里,但是想问一句,楼主怎么就扔下一句话后再不出现了呢?

发表于 2018-1-10 07:20 来自手机 |显示全部楼层
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大家都现在做什么工作呢 怎么有些兴趣搞这个呢?

发表于 2018-1-10 07:20 来自手机 |显示全部楼层
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大家都现在做什么工作呢 怎么有些兴趣搞这个呢?

发表于 2018-1-12 14:37 |显示全部楼层
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qingmai 发表于 2017-12-22 10:42
这里的主题是学习machine learning没错吧?google的硬件研发也是为了学习?

在一个以学习machine learni ...

有道理
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发表于 2018-1-12 20:33 来自手机 |显示全部楼层
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机器学习
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禁止发言

发表于 2018-1-13 09:38 |显示全部楼层
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DDD888 发表于 2017-12-19 21:49
先声明,下面的内容离题了,但实在忍不住要回答你的话

那为何google要自己开发硬件TPU来加速machine lea ...

"那为何google要自己开发硬件TPU来加速machine learning呢?你为何不写信给google告诉他们多研究数学和算法,不要花钱搞硬件算了?"

google那是商业公司,要挣钱,要靠出新产品争名头,咱们又不是华为员工,要一天24小时卖命给公司。

"神经网络算法和我在1994年大学四年级时学的算法没啥翻天覆地的变化,还是老的算法,关键是现在硬件gpu强大的多了。"

我记得以前学校里谁搞这个东西,大家把他看成骗子,谁成想王八翻身,现在时髦了

"是可以仅用cpu,不用显示卡gpu来学习deep learning,但速度慢呀,你说的话让我想到1998年的时候公司经理说要啥快的计算机,delphi编译时间长没关系,到外面去吸支烟,回来就好了:-)(题外话,我不吸烟)"

如果是工作时需要机器学习,机器慢点就慢点,大不了你白天干干别的,晚上走之前不关机让机器训练。

"我是不接受这样的废话,三年前坚持要老板(换了公司)买个32gb ram, ssd的i7 4770来替换i3第一代的台式机来用visual studio开发asp.net mvc网站,老板说用慢的机器写程序好,因为开发出来的软件跑在aud30000的服务器上运行就会象飞一样,但我生命有限,不能等啦,我开发使用的计算机买的多值啊(我帮老板省钱,自己装计算机,说来惭愧,写程序工作22年,只有两家公司要自己装计算机,一个是1995年工作的公司,没办法那时的职称是系统工程师,装计算机也算工作的一部分,当然啦,写程序22年的人装几台电脑也没啥希奇的),给老板写的网站程序开发速度多快啊,关键是客户用了我写的软件开心啊,给老板带入更多的新客户:-)"

写程序还真不需要什么好机器,你coding的时间远远大于机器编译的时间,所谓好机器能写好代码只是心理作用。

"另外一块显示卡为何如此计较啊?我自己出钱买的,咬咬牙就行了,最好的卡也就usd1000以下"

还是那句话,学习机器学习不需要什么好机器和显卡。你要是给公司做事,提一下机器的事情就行了,公司换不换机器是公司的事情。自己学习,拿本书看看,到kaggle上比一比,够用了。深度学习现在也只是在机器视觉和有规则的游戏(象棋,围棋)上有用,其他地方看不出来有什么大用。机器学习更多的是domain knowledge,学习算法基本固定了,不需要太多的数学知识,当然数学对理解算法有帮助,但不理解算法不影响你把机器学习用好。好比你开车不需要了解太多的汽车原理一样,好司机可以不是好的修车师傅。

"该买的东西,即使自己出钱也是要买的,我八九年前自己出钱就买了30寸的dell显示器,用在工作上写程序,毕竟看起来舒服,一次可以看到更多行的代码啦,现在自豪的拥有三个30寸的dell显示器,当然啦现在30寸的dell显示器和过去比起来稍微便宜了点"

太大的显示器不舒服吧
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发表于 2018-1-13 09:42 |显示全部楼层
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前车之鉴,单反,hifi,电子发烧友,浪费钱,浪费生命。没想到现在机器学习也有发烧友了,这玩意会不会是泡沫都不好说。

其实机器学习很简单,不要overfitting,多用cross-validation,grid-search,OK。
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发表于 2018-1-13 10:05 |显示全部楼层
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qingmai 发表于 2017-12-22 01:42
这里的主题是学习machine learning没错吧?google的硬件研发也是为了学习?

在一个以学习machine learni ...

这东西只要不是傻子,俩月就会了。

xgboost不时髦了,现在流行lightgbm,有了lightgbm,其他分类算法基本就可以不碰了。

将来可能普通人只要给一个数据集,机器学习就会自己不停的试,直到达到精度要求为止。其实这个也不难,把cross-validation写成自动化脚本就行了。

人类可能会找到一个通用公式,把你说的那些知识串起来,给个最优解或相对最优解。现在各大公司争相推出机器学习工具包,就是这个目的,早晚一天能找到这个平衡点。所以将来机器学习和现在programmer一样,大白菜了。人类要么进入大同社会,要么进入matrix社会,沦为奴隶,因为大多数人都会失业了
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发表于 2018-1-13 11:38 来自手机 |显示全部楼层
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DDD888 发表于 2017-12-20 23:52
两个稍微有点区别的tensorflow网络,如果用测试test数据,精度是差不多的,就可以认为这两个网络的性能是差 ...

所谓机器学习,神经网络之类,从数学看就是个优化问题。之所以要机器学习,是因为人类对某些问题找不到解析解,只好认为系统是个黑箱,或灰箱等非线性系统,用神经网络之类的瞎凑,学术点就是拟合。

神经网络是非线性系统,对一个具体系统,非线性拟合可以有多种形式,也就是模型不唯一,也不可能唯一。

说白了,这种东西就是瞎扯,只要计算能力够,你总能找到满足现有数据的模型。但到现在为止,因为没有可控性,无法证明深度学习能够应用于mission critical的任务。这也是虽然深度学习在机器视觉领域炒的热火朝天,但没有一个无人汽车敢只用机器视觉就驾驶的。
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