Основные правила создания начальной структуры ИР . и не только - Искусственный интеллект - Страница 12

@xeonz · 16.03.2018, 15:15

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Сообщение от petr1van

в каком? о каком интеллекте идёт речь? искусственном или естественном? если для вас это одно и тоже, то может подскажете где я могу с ним побеседовать?

Конечно одно и тоже. Интеллект он на то и интеллект, чтобы иметь некие общие черты, о которых я и говорю. Искусственного пока нет в нормальном виде, побеседовать с ним пока не получится.

@petr1van · 16.03.2018, 15:28 **[ТС]**

Сообщение от Shamil1

Не понятно, о чём (и зачем) эти правила

... может случайно знаете такой анекдот: мужик торгует попугаями, подходит второй спрашивая показывает на самого большого и разноцветного... сколько?... 100 отвечает продавец... ого а почему так дорого... так он таблицу умножения знает... а этот поменьше?... 200... а этот то почему дороже?... так этот ещё и иностранные языки знает... ну хорошо, а этот маленький и неказистый... 300... а этот то почему... продавец отвечает... сам не знаю, но эти двое его почему то боссом называют
... вот и я не знаю, что вам ответить... только за 2 месяца эту тему отрыли больше чем 2 с половиной тысячи раз, так может она кому нибудь всё таки нужна?

Сообщение от xeonz

Искусственного пока нет в нормальном виде, побеседовать с ним пока не получится

у меня такое предложение, так давайте пока подождём, пока не появиться, чтобы было сравнивать что с чем, согласны?

@Shamil1 · 16.03.2018, 16:49

Сообщение от petr1van

только за 2 месяца эту тему отрыли больше чем 2 с половиной тысячи раз, так может она кому нибудь всё таки нужна?

Как место, где можно пофлудить?

@VTsaregorodtsev · 16.03.2018, 17:09

Сообщение от Mikhaylo

Ну Вы явно лукавите. Сейчас окажется, что алгоритм вероятностный или эвристический. Если эвристический, то тогда универсальность пропадает. Универсальность и эвристики - это несовместимые вещи. Либо окажется, что "произвольная решающая функция" вовсе не произвольная.

Любой алгоритм rule induction - это разве вероятностый алгоритм? Не берём случайные леса (тем более, что там рандомизация - только при генерации своей обучающей подвыборки под каждую модель коллектива=леса) - смотрим на классику таких алгоритмов (т.е. на ID3, C4.5, CART,...).
Аналогичный вопрос - и про якобы неуниверсальность алгоритмов построения rule induction / decision tree.
Ну а поскольку число/сложность генерируемых правил алгоритм не ограничивает... Таки будет в некотором смысле произвольная решающая функция - как произвольная с точки зрения её размеров, так и потому, что никаким первоначальным заданием размеров/графа дерева мы класс функций (из которого будет выбираться решение) не ограничиваем.

Так что повторяю - ещё в 90е появился алгоритм rule induction, вычислительной сложностью линейный по каждой из четырёх указанных мной размерностей задачи. И я совсем не виноват, что непосредственно эта статья за все 2 прошедших десятилетия процитирована в научной литературе менее чем полсотни раз (но таки среди этих цитирований есть 3 книги по дейтамайнингу и извлечению правил из данных). Хотя автор алгоритма - очень известный чел (в текущем десятилетии его работы ежегодно цитируются более чем 2500 раз). Как, будете рассматривать гипотезу о том, что причиной забвения той работы мог быть ТАКОЙ быстрый прогресс дейтамайнинга, что нет смысла цитировать методы даже не одного, а нескольких поколений назад?

@Mikhaylo · 16.03.2018, 17:39

Сообщение от VTsaregorodtsev

rule induction

Спасибо, почитаю в свободное время.

@имя-Сергей1 · 16.03.2018, 20:53

Сообщение от Mikhaylo

Спасибо, почитаю в свободное время.

Речь о логических алгоритмах классификации? индукции правил?

Добавлено через 19 минут

Сообщение от Mikhaylo

Спасибо, почитаю в свободное время.

На счет Data mining в основах её методов и нечёткая логика https://ru.wikipedia.org/wiki/Нечёткая_логика
Предметом нечёткой логики считается исследование рассуждений в условиях нечёткости, размытости, сходных с рассуждениями в обычном смысле, и их применение в вычислительных системах.

@Ermit · 16.03.2018, 21:13

Сообщение от имя-Сергей1

Data mining в основах её методов и нечёткая логика

Нет, конечно. Нечеткая логика может быть, но это не решающий признак и (в большинстве реальных задач) нечеткую логику не используют. Нет никакого data mining как отдельного научного направления, это рекламный ход. Дейта майнинг - это просто машинное обучение. Ну, статистика. Еще готовые решения для реляционной обработки по базам. Для простоты можно считать, что data mining = machine learning.

@имя-Сергей1 · 16.03.2018, 22:49

Сообщение от Ermit

Нет, конечно. Нечеткая логика может быть, но это не решающий признак и (в большинстве реальных задач) нечеткую логику не используют. Нет никакого data mining как отдельного научного направления, это рекламный ход. Дейта майнинг - это просто машинное обучение. Ну, статистика. Еще готовые решения для реляционной обработки по базам. Для простоты можно считать, что data mining = machine learning.

Я написал "и" нечеткая логика (для каких то случаев) Но она вероятно должна быть интересна для создания системы с подобной работой с языковыми данными как человеческое рассуждение

Добавлено через 21 минуту

Сообщение от Ermit

Нет, конечно. Нечеткая логика может быть, но это не решающий признак и (в большинстве реальных задач) нечеткую логику не используют. Нет никакого data mining как отдельного научного направления, это рекламный ход. Дейта майнинг - это просто машинное обучение. Ну, статистика. Еще готовые решения для реляционной обработки по базам. Для простоты можно считать, что data mining = machine learning.

Мне только непонятен Ваш скептицизм на счет логики в обработке формализованными (языковыми) данными.Есть правила взаимосвязи данных и есть сами данные.А больше ничего нет (разве есть? )
Под логикой предполагаю самые основные правила ,относящихся ко всем данным а не к отдельному их классу

@Ermit · 16.03.2018, 23:03

Сообщение от имя-Сергей1

Под логикой предполагаю самые основные правила ,относящихся ко всем данным а не к отдельному их классу

Мне думается, что это у нас типический "терминологический" спор. На самом деле мы говорим об одном и тоже. С логикой у меня особые отношения из-за того, что я занимаюсь NARS-ом - non axiomatic, то есть выводом, который не основан на истиностных оценках. Другие механизмы, другие подходы. И как я говорил раньше, в широком смысле, всё основано на логике, тем более, что Вы под логикой понимаете алгоритмику. Не принципиально, я думаю, много важнее сами подходы и методы.

@VTsaregorodtsev · 18.03.2018, 20:30

Сообщение от имя-Сергей1

Речь о логических алгоритмах классификации? индукции правил?

Не только. Регрессии тоже строятся, либо универсальными (как для классификации, так и для регрессии), либо специализированными алгоритмами.
В качестве примеров из каменного века -
https://ru.wikipedia.org/wiki/CART_(алгоритм)
https://en.wikipedia.org/wiki/... on_splines

@имя-Сергей1 · 18.03.2018, 20:38

Сообщение от VTsaregorodtsev

Так что повторяю - ещё в 90е появился алгоритм rule induction, вычислительной сложностью линейный по каждой из четырёх указанных мной размерностей задачи. И я совсем не виноват, что непосредственно эта статья за все 2 прошедших десятилетия процитирована в научной литературе менее чем полсотни раз (но таки среди этих цитирований есть 3 книги по дейтамайнингу и извлечению правил из данных). Хотя автор алгоритма - очень известный чел (в текущем десятилетии его работы ежегодно цитируются более чем 2500 раз). Как, будете рассматривать гипотезу о том, что причиной забвения той работы мог быть ТАКОЙ быстрый прогресс дейтамайнинга, что нет смысла цитировать методы даже не одного, а нескольких поколений назад?

Вам попадалась книга Гудфеллоу."глубокое обучение".Её можно считать хорошей и современным подходом не из "каменного века"? .Вроде всё системно разложено,сравнено
Гудфеллоу- http://nnm-club.me/forum/viewtopic.php?t=1209055

@petr1van · 19.03.2018, 12:48 **[ТС]**

... с вашего разрешения (или без вашего) вставлю свои 5 копеек
вот вы все предлагаете вернуться на 20- 30 лет назад, поискать ответы на вопросы там то, почитать ту то литературу...
... какой у меня подход по жизни к решению тех или иных задач (возможно он и не самый правильный с общей точки зрения, но он мой)
после того как поставлена задача, как правило создать что то новое, обладающее более высоким качеством, того о чём я не имею и малейшего представления, алгоритм или процесс при этом следующий
1 пытаюсь что то создать на основе существующих на данный момент знаний
2 если чувствую что знаний для мох фантазий не хватает, изучение теории
3 и только тогда, когда моя фантазия себя исчерпывает и я созреваю в своём окончательном решении, что то что я наваял может быть только в таком и ни каком другом виде, и ни как иначе (я гений!!!, понятно что на предварительном этапе я не хочу что бы чужие взгляды влияли на мой девственный заваленный различными вариантами ум)... я перехожу к аналогам
4 и поскольку в 90% (<>) таких случаев я вижу что то что я сочинил говно!!! и что всё гениальное всё уже давно придумано до меня
5 пытаюсь добавить в гениальное!!! то что возможно и улучшает его качество или приводит к увеличению его количества, но далеко не гениальное(... ну и конечно остаются те 10%, возможно и не гениальное, но это как на это посмотреть)
... так и с решением задачи по созданию ИР, до того момента как не пришёл к своим взглядам на эту тему я преднамеренно не изучал вопросы построения разумных схем основанных на теории нейронных сетей, весов и тд... результатом же моего изучения явилось то, что я с ещё большей уверенностью что мои взгляды на процессы протекающие в мозгу у человека выглядят более реальными, чем теория о нейронных сетях... доказательства?... я уже о выбранном способе своего доказательства писал, хотел бы чтобы вы сами пришли к таким же выводам, к каким пришёл и я... на основании правил (в основном не моих), последовательно, поступательно, целенаправленно, а не с очередным оплёвыванием очередной не соответствующей последним 20-30 летним теориям... великое дело стыдный инстинкт, но во многих случаях он значительно тормозит научный прогресс, о чём немало случаев в истории
... а поскольку, читая ваши рассуждения в этой теме, да и в других, где вы постоянно ссылаетесь на ту или иную литературу, те или иные источники задумался... а я ли один пришёл к таким существенно разительным выводам???... и о чудо!!!), вот слова одного из основоположников:
"Не существует нематериальных материй". Мы прекрасно сознаём, что мы ведём борьбу с укоренившимися и канонизированными крупнейшими авторитетами и гипотезами, что мы хотим вместе с невесомыми жидкостями изгнать из учения о природе всё, что осталось от богов Греции; однако мы знаем также,, что природа в её простой истине является более великой и прекрасной, чем любое создание человеческих рук, чем все иллюзии сотворенного духа".
... поэтому предлагаю откатить ваши познания не на 20-30 лет, а лет этак на 200-300, почитать теории и труды таких монстров как Герман Гельмгольц, Томас Юнг, Джеймс Джоуль, Сади Карно, Роберт Майер, а лучше и ещё более ранних Декарта, Лейбница... почти все они в той или иной степени затрагивали механизм мышления... возможно для некоторых достаточно будет вспомнить физику за 7-9 класс)

14 правило (самое главное, главнее не бывает))))
НИКТО ЕЩЁ НЕ ОТМЕНЯЛ ОСНОВНОЙ ЗАКОН ВСЕЛЕННОЙ, В ТОМ ЧИСЛЕ И ДЛЯ МОЗГА... формула настолько всем известна, что я здесь постесняюсь её приводить)

... кстати, по аналогии с этой темой, переписка между собой этих знаменитых людей, с нашим сегодняшним подходом, вряд ли можно было тоже назвать таким неприятным словом как флуд, слава богу что что хоть в те времена они его применяли по назначению)

@xeonz · 19.03.2018, 13:53

Сообщение от petr1van

то, что я с ещё большей уверенностью что мои взгляды на процессы протекающие в мозгу у человека выглядят более реальными, чем теория о нейронных сетях.

И где можно ознакомится с вашими взглядами?

@VTsaregorodtsev · 19.03.2018, 15:46

Сообщение от имя-Сергей1

Вам попадалась книга Гудфеллоу."глубокое обучение".Её можно считать хорошей и современным подходом не из "каменного века"? .Вроде всё системно разложено,сравнено

Она совсем о другом (совсем о других методах по сравнению с теми, о которых были тут 3 моих предыдущих поста).
Как один из примеров различий - я говорил о иерархических растущих моделях, которые растут до тех пор, пока наблюдается улучшение точности решения, а там многослойная/многоуровневая модель обучается сразу и целиком (а размеры её задаются волей левой пятки конструктора после его глубокомысленного взгляда в потолок).

Но книга должна быть хорошей, авторы там очень грамотные (это одна из двух ведущих нейросетевых команд Канады, другая - это тусовка вокруг Джеффа Хинтона). Просто может быть (по сравнению с иными книгами) излишний перекос изложения в статистику - это проф.сдвиг шефа этой команды Йошуа Бенджио.

Сообщение от petr1van

поэтому предлагаю откатить ваши познания не на 20-30 лет, а лет этак на 200-300, почитать теории и труды таких монстров как Герман Гельмгольц,...

Я Вас умоляю...
Нейросетевую модель под названием "машина Гельмгольца" сделал Хинтон уже больше 20 лет назад.
Гуглите про helmholtz machine.
По итогам - расскажете, чем сделанное отличается от Ваших идей.

@Shamil1 · 19.03.2018, 16:28

Сообщение от petr1van

великое дело стыдный инстинкт, но во многих случаях он значительно тормозит научный прогресс, о чём немало случаев в истории

Это не стадный инстинкт, а рациональный подход. Это не тормозит, а ускоряет научный прогресс. Если бы учёные рассматривали каждый проект вечного двигателя, предлагаемый очередным необразованным изобретателем-романтиком, то у них не было бы времени заниматься наукой.

@имя-Сергей1 · 19.03.2018, 20:37

Сообщение от VTsaregorodtsev

Но книга должна быть хорошей, авторы там очень грамотные (это одна из двух ведущих нейросетевых команд Канады, другая - это тусовка вокруг Джеффа Хинтона). Просто может быть (по сравнению с иными книгами) излишний перекос изложения в статистику - это проф.сдвиг шефа этой команды Йошуа Бенджио.

по главам там и линейная алгебра ,теория вероятности с теорией информации,численные методы и глава пять по основам машинного обучения (там и регрессия,и градиентный спуск и о и тд)
Рассматривается и распознавание речи,изображения,онлайновые рекомендательные системы и тд.
А по глубоким сетям начинается с главы 6.большое перечисление с оценками плюсов и минусов
На счет професиональной деформации автора не могу сказать конечно но я оценил сразу последовательность подачи и очень большое перечисление в глубоком обучению (может в "полном" перечислении "проф.сдвиг" и проявился)
Я торент скачал по ссылке которую указал в вопросе на счет книги.

@~~ivan2141~~ · 20.03.2018, 18:21

=== 68 == функционал Разума ==

Кликните здесь для просмотра всего текста

Искусственный Разум общего типа возможен, он предполагает функционал -

1.анализ - разделение Систем информации на Системы и Объекты
2.синтез - соединение Систем и Объектов в Системы информации
3.обобщение - нахождение признаков Систем или Объектов
4.сравнение - поиск совпадений или различий у Систем или Объектов
5.классификация(систематизация) - объединение Систем и Объектов в группы по критериям
6.абстрагирование - выделение существенных критериев Систем и Объектов от несущественных
7.конкретизация - выделение частных критериев Системы или Объекта
8.копирование информации
9.получение информации от Субъектов и Объектов
10.передача информации Субъектам и Объектам

некоторые возможно считают что для Общего Искусственного Разума достаточно первых семи пунктов, но тогда возникает вопрос, что считать "Общим".. так Разумом можно тогда считать и срабатывание команды по условию

=== 65 == теория самообучения ==

Кликните здесь для просмотра всего текста

обучение Разума:
обучение заключается в следующих процессах:
1.лингвистическое обучение
2.построение новых объектов в случае появления новых объектов
3.построение новых объектов в случае появления новых характеристик
4.составление новых групп глаголов из опыта применения отдельных объектов (покупка при обмене характеристиками обладания)
5.составление новых групп структур строения и действия глаголов из опыта применения отдельных объектов (из обмена денег на товары узнал о рынке и глаголе торговля)
6.составление новых групп объектов из опыта применения отдельных объектов(узнал о кольцах после покупки кольца)
7.составление новых групп систем из опыта применения отдельных объектов(из применения монеты узнал о кольцах)
8.составление новых закономерностей поведения систем из опыта применения отдельных объектов(надел кольцо, узнал об обхвате)
9.составление структуры строения и действия отдельных систем из закономерностей поведения системы(узнал структуру кольца из того что оно держится на пальце)
10.составление новых групп структур строения и действия систем из закономерностей поведения систем(узнал об круге из того что кольцо держится на пальце)
11.составление новых групп глаголов из составленных закономерностей поведения отдельной системы(узнал глагол одевать из соединения кольца и пальца)
12.составление новых групп объектов из составленных закономерностей поведения отдельной системы(зацепился камнем кольца за палец, узнал о ободе и камне)
13.составление новых групп глаголов из составленных закономерностей поведения систем(надел несколько колец, узнал что кольца можно одевать)
14.составление новых групп объектов из составленных закономерностей поведения систем(зацеплялся камнями колец за палец, узнал они цепляются)
15.заполнение весовыми коэффициентами объектов-операций для иерархий
16.заполнение узнанными весовыми коэффициентами иерархий
17.заполнение объектов новыми узнанными источниками объектов
18.заполнение источников объектов узнанной информацией об источниках объектов
19.заполнение источников объектов узнанной информацией об величине оплаты за информацию информаторам
20.разделением систем, объектов, характеристик, связей на существующие в реальности и несуществующие(например идеи, модели, фантазии, сны, галюцинации)
определить галюцинацию или сон можно:
- попробовав слегка надавить на веко глаза, если изображение реально то оно раздваивается изза расфокусировки стереозрения глаз
- ущипнув себя или прикусив слегка язык, при сне нет чувства боли

лингвистическое обучение
каждое подпредложение это система, могущая адресовать системы и объекты(типа как каталоги и файлы)
1.запоминание нового предложения
2.запоминание связи источника и нового предложения
3.запоминание связи культуры и нового предложения
4.запоминание связи типа сленга и нового предложения
5.запоминание связи типа почерка и нового предложения
6.запоминание связи типа ошибок и нового предложения
7.запоминание связи литературной области и нового предложения если это художественное произведение
8.запоминание связи литературного жанра и нового предложения если это художественное произведение
9.запоминание связи литературного стиля и нового предложения если это художественное произведение
10.запоминание связи источника и нового подпредложения
11.запоминание связи культуры и нового подпредложения
12.запоминание связи типа сленга и нового предложения
13.запоминание связи типа почерка и нового предложения
14.запоминание связи типа ошибок и нового предложения
15.запоминание связи литературной области и нового подпредложения если это художественное произведение
16.запоминание связи литературного жанра и нового подпредложения если это художественное произведение
17.запоминание связи литературного стиля и нового подпредложения если это художественное произведение
18.запоминание структуры системы предложения и системы её изменения исходя из анализа всей информации источика(явные объекты, скрытые объекты, уточняемые объекты)
19.запоминание типа компрессии предложения исходя из анализа избыточности информации
20.запоминание нового предложения без уточняющих параметров
21.запоминание нового подпредложения без уточняющих параметров
22.запоминание уточняющих параметров для глагола подпредложения
23.запоминание уточняющих параметров для субъекта подпредложения если он есть
24.запоминание уточняющих параметров для субъектого_объекта подпредложения если он есть
25.запоминание уточняющих параметров для каждого объекта глагола подпредложения если они есть
26.запоминание новых типов глаголов подпредложения
27.запоминание структуры системы объектов нового типа глагола подпредложения
28.запоминание новых типов субъектов подпредложения если они есть
29.запоминание новых типов субъектных_объектов подпредложения если они есть
30.запоминание новых типов уточняющих параметров глаголов подпредложения
31.запоминание новых типов уточняющих параметров субъектов подпредложения если они есть
32.запоминание новых типов уточняющих параметров субъектных_объектов подпредложения если они есть
33.запоминание новых типов уточняющих параметров для каждого объекта глагола подпредложения если они есть
34.запоминание новых частей речи(глаголов, существительных, прилагательных и прочих)

обучение бывает двумя методами - методом анализа(из своего или чужого опыта - например чтобы узнать таблицу умножения или таблицу химических элементов имени Менделеева не обязательно открывать их самому, достаточно изучить уже имеющиеся) и методом синтеза(из результатов собственного эксперимента объекта)

обучение заключается в извлечении новой информации и её структуризации из потока информации, состоящего из шума, помех, атак, ошибок, старой информации и новой информации
для этого информация обрабатывается в несколько этапов:
первый этап - информация разделяется на:
1 возможный шум, который отбрасывается
2 возможную информацию
второй этап - информация разделяется на:
1 старую информацию, которая отбрасывается
2 возможно новую информацию
третий этап - информация разделяется на:
1 структурируемую информацию
2 неструктурируемую информацию
затем цикл обработки может повторятся, пока не закончится неструктурируемая информация

система отличается от объекта тем, что действует по сложным или по непредсказуемым для анализа закономерностям
обучение Разума стремится выразить систему как объект анализа или синтеза

Добавлено через 15 часов 40 минут

Комментарий модератора

Оффтоп удалил. Длинные таблицы загнал под спойлер.

@имя-Сергей1 · 20.03.2018, 20:45

Сообщение от ivan2141

Против атеизма, основанном на грубом материализме, могут свидетельстовать 4 типа доводов:

Все ваши доводы "притянуты за уши".И такими Вашими комментариями Вы только ещё больше укрепляете атеизм.
Можно "доказывать " существование бога но для этого весьма сомнительно использовать аргументы типа

Сообщение от ivan2141

е) закапывание навоза жуком-навозником

@VTsaregorodtsev · 21.03.2018, 21:31

Сообщение от имя-Сергей1

по главам там и линейная алгебра ,теория вероятности с теорией информации,численные методы и глава пять по основам машинного обучения (там и регрессия,и градиентный спуск и о и тд)
Рассматривается и распознавание речи,изображения,онлайновые рекомендательные системы и тд.

А в чём смысл чисто содержание мне/народу пересказывать? Там от того, какая глава какого размера - может многое зависеть (вводное ли изложение будет в главе - или широкое и детальное).
А про онлайновые рекомендательные системы немного было рассказано ещё 10 лет назад, в переводной книжке Тоби Сегарана "Программируем коллективный разум". Там про иные (очень простенькие и неглубокие) алгоритмы разговор, правда, шёл.

Не по теме:

Сообщение от ivan2141

система отличается от объекта тем, что действует по сложным или по непредсказуемым для анализа закономерностям

Т.е. женщина с женской=непредсказуемой логикой - это система/субъект, а мужик - объект?
История Вас опровергает. Женщин регулярно удавалось загонять в очень маломерный загончик типа https://ru.wikipedia.org/wiki/... he,_Kirche
Хотя да, внутри стен загончика вполне могло реализовываться и непредсказуемое броуновское движение (правда, внутри не всяких стен - посмотрел бы я на непредсказуемое для анализа поведение женщины в тогдашней церкви).
:)

@~~ivan2141~~ · 22.03.2018, 05:14

чтобы ответить про Субъект и Объект мне пришлось бы анализировать терминологию, христианскую Библию, историю, системотехнику, информатику, физику, биологию, словом потратить много времени, а невосполнимые ресурсы как мне кажется это время, здоровье и молодость
можете сами попробовать - - трактат о развитии мозга

@xeonz 862 / 332 / 43 Регистрация: 16.05.2014 Сообщений: 2,591
	16.03.2018, 15:15	221
	Сообщение от petr1van в каком? о каком интеллекте идёт речь? искусственном или естественном? если для вас это одно и тоже, то может подскажете где я могу с ним побеседовать? Конечно одно и тоже. Интеллект он на то и интеллект, чтобы иметь некие общие черты, о которых я и говорю. Искусственного пока нет в нормальном виде, побеседовать с ним пока не получится. 0

@petr1van 25 / 25 / 3 Регистрация: 27.12.2017 Сообщений: 72
	16.03.2018, 15:28 [ТС]	222
	Сообщение от Shamil1 Не понятно, о чём (и зачем) эти правила ... может случайно знаете такой анекдот: мужик торгует попугаями, подходит второй спрашивая показывает на самого большого и разноцветного... сколько?... 100 отвечает продавец... ого а почему так дорого... так он таблицу умножения знает... а этот поменьше?... 200... а этот то почему дороже?... так этот ещё и иностранные языки знает... ну хорошо, а этот маленький и неказистый... 300... а этот то почему... продавец отвечает... сам не знаю, но эти двое его почему то боссом называют ... вот и я не знаю, что вам ответить... только за 2 месяца эту тему отрыли больше чем 2 с половиной тысячи раз, так может она кому нибудь всё таки нужна? Сообщение от xeonz Искусственного пока нет в нормальном виде, побеседовать с ним пока не получится у меня такое предложение, так давайте пока подождём, пока не появиться, чтобы было сравнивать что с чем, согласны? 0

@Shamil1 Модератор 3051 / 2193 / 459 Регистрация: 26.03.2015 Сообщений: 8,469
	16.03.2018, 16:49	223
	Сообщение от petr1van только за 2 месяца эту тему отрыли больше чем 2 с половиной тысячи раз, так может она кому нибудь всё таки нужна? Как место, где можно пофлудить? 0

@VTsaregorodtsev 1487 / 1414 / 240 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 3,915
	16.03.2018, 17:09	224
	Сообщение от Mikhaylo Ну Вы явно лукавите. Сейчас окажется, что алгоритм вероятностный или эвристический. Если эвристический, то тогда универсальность пропадает. Универсальность и эвристики - это несовместимые вещи. Либо окажется, что "произвольная решающая функция" вовсе не произвольная. Любой алгоритм rule induction - это разве вероятностый алгоритм? Не берём случайные леса (тем более, что там рандомизация - только при генерации своей обучающей подвыборки под каждую модель коллектива=леса) - смотрим на классику таких алгоритмов (т.е. на ID3, C4.5, CART,...). Аналогичный вопрос - и про якобы неуниверсальность алгоритмов построения rule induction / decision tree. Ну а поскольку число/сложность генерируемых правил алгоритм не ограничивает... Таки будет в некотором смысле произвольная решающая функция - как произвольная с точки зрения её размеров, так и потому, что никаким первоначальным заданием размеров/графа дерева мы класс функций (из которого будет выбираться решение) не ограничиваем. Так что повторяю - ещё в 90е появился алгоритм rule induction, вычислительной сложностью линейный по каждой из четырёх указанных мной размерностей задачи. И я совсем не виноват, что непосредственно эта статья за все 2 прошедших десятилетия процитирована в научной литературе менее чем полсотни раз (но таки среди этих цитирований есть 3 книги по дейтамайнингу и извлечению правил из данных). Хотя автор алгоритма - очень известный чел (в текущем десятилетии его работы ежегодно цитируются более чем 2500 раз). Как, будете рассматривать гипотезу о том, что причиной забвения той работы мог быть ТАКОЙ быстрый прогресс дейтамайнинга, что нет смысла цитировать методы даже не одного, а нескольких поколений назад? 0

@Mikhaylo 646 / 522 / 72 Регистрация: 20.09.2014 Сообщений: 3,356
	16.03.2018, 17:39	225
	Сообщение от VTsaregorodtsev rule induction Спасибо, почитаю в свободное время. 0

@имя-Сергей1 14 / 21 / 4 Регистрация: 30.05.2017 Сообщений: 537
	16.03.2018, 20:53	226
	Сообщение от Mikhaylo Спасибо, почитаю в свободное время. Речь о логических алгоритмах классификации? индукции правил? Добавлено через 19 минут Сообщение от Mikhaylo Спасибо, почитаю в свободное время. На счет Data mining в основах её методов и нечёткая логика https://ru.wikipedia.org/wiki/Нечёткая_логика Предметом нечёткой логики считается исследование рассуждений в условиях нечёткости, размытости, сходных с рассуждениями в обычном смысле, и их применение в вычислительных системах. 0

@Ermit -21 / 30 / 1 Регистрация: 25.04.2017 Сообщений: 356
	16.03.2018, 21:13	227
	Сообщение от имя-Сергей1 Data mining в основах её методов и нечёткая логика Нет, конечно. Нечеткая логика может быть, но это не решающий признак и (в большинстве реальных задач) нечеткую логику не используют. Нет никакого data mining как отдельного научного направления, это рекламный ход. Дейта майнинг - это просто машинное обучение. Ну, статистика. Еще готовые решения для реляционной обработки по базам. Для простоты можно считать, что data mining = machine learning. 1

@имя-Сергей1 14 / 21 / 4 Регистрация: 30.05.2017 Сообщений: 537
	16.03.2018, 22:49	228
	Сообщение от Ermit Нет, конечно. Нечеткая логика может быть, но это не решающий признак и (в большинстве реальных задач) нечеткую логику не используют. Нет никакого data mining как отдельного научного направления, это рекламный ход. Дейта майнинг - это просто машинное обучение. Ну, статистика. Еще готовые решения для реляционной обработки по базам. Для простоты можно считать, что data mining = machine learning. Я написал "и" нечеткая логика (для каких то случаев) Но она вероятно должна быть интересна для создания системы с подобной работой с языковыми данными как человеческое рассуждение Добавлено через 21 минуту Сообщение от Ermit Нет, конечно. Нечеткая логика может быть, но это не решающий признак и (в большинстве реальных задач) нечеткую логику не используют. Нет никакого data mining как отдельного научного направления, это рекламный ход. Дейта майнинг - это просто машинное обучение. Ну, статистика. Еще готовые решения для реляционной обработки по базам. Для простоты можно считать, что data mining = machine learning. Мне только непонятен Ваш скептицизм на счет логики в обработке формализованными (языковыми) данными.Есть правила взаимосвязи данных и есть сами данные.А больше ничего нет (разве есть? ) Под логикой предполагаю самые основные правила ,относящихся ко всем данным а не к отдельному их классу 0

@Ermit -21 / 30 / 1 Регистрация: 25.04.2017 Сообщений: 356
	16.03.2018, 23:03	229
	Сообщение от имя-Сергей1 Под логикой предполагаю самые основные правила ,относящихся ко всем данным а не к отдельному их классу Мне думается, что это у нас типический "терминологический" спор. На самом деле мы говорим об одном и тоже. С логикой у меня особые отношения из-за того, что я занимаюсь NARS-ом - non axiomatic, то есть выводом, который не основан на истиностных оценках. Другие механизмы, другие подходы. И как я говорил раньше, в широком смысле, всё основано на логике, тем более, что Вы под логикой понимаете алгоритмику. Не принципиально, я думаю, много важнее сами подходы и методы. 1

@VTsaregorodtsev 1487 / 1414 / 240 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 3,915
	18.03.2018, 20:30	230
	Сообщение от имя-Сергей1 Речь о логических алгоритмах классификации? индукции правил? Не только. Регрессии тоже строятся, либо универсальными (как для классификации, так и для регрессии), либо специализированными алгоритмами. В качестве примеров из каменного века - https://ru.wikipedia.org/wiki/CART_(алгоритм) https://en.wikipedia.org/wiki/... on_splines 1

@имя-Сергей1 14 / 21 / 4 Регистрация: 30.05.2017 Сообщений: 537
	18.03.2018, 20:38	231
	Сообщение от VTsaregorodtsev Так что повторяю - ещё в 90е появился алгоритм rule induction, вычислительной сложностью линейный по каждой из четырёх указанных мной размерностей задачи. И я совсем не виноват, что непосредственно эта статья за все 2 прошедших десятилетия процитирована в научной литературе менее чем полсотни раз (но таки среди этих цитирований есть 3 книги по дейтамайнингу и извлечению правил из данных). Хотя автор алгоритма - очень известный чел (в текущем десятилетии его работы ежегодно цитируются более чем 2500 раз). Как, будете рассматривать гипотезу о том, что причиной забвения той работы мог быть ТАКОЙ быстрый прогресс дейтамайнинга, что нет смысла цитировать методы даже не одного, а нескольких поколений назад? Вам попадалась книга Гудфеллоу."глубокое обучение".Её можно считать хорошей и современным подходом не из "каменного века"? .Вроде всё системно разложено,сравнено Гудфеллоу- http://nnm-club.me/forum/viewtopic.php?t=1209055 0

@petr1van 25 / 25 / 3 Регистрация: 27.12.2017 Сообщений: 72
	19.03.2018, 12:48 [ТС]	232
	... с вашего разрешения (или без вашего) вставлю свои 5 копеек вот вы все предлагаете вернуться на 20- 30 лет назад, поискать ответы на вопросы там то, почитать ту то литературу... ... какой у меня подход по жизни к решению тех или иных задач (возможно он и не самый правильный с общей точки зрения, но он мой) после того как поставлена задача, как правило создать что то новое, обладающее более высоким качеством, того о чём я не имею и малейшего представления, алгоритм или процесс при этом следующий 1 пытаюсь что то создать на основе существующих на данный момент знаний 2 если чувствую что знаний для мох фантазий не хватает, изучение теории 3 и только тогда, когда моя фантазия себя исчерпывает и я созреваю в своём окончательном решении, что то что я наваял может быть только в таком и ни каком другом виде, и ни как иначе (я гений!!!, понятно что на предварительном этапе я не хочу что бы чужие взгляды влияли на мой девственный заваленный различными вариантами ум)... я перехожу к аналогам 4 и поскольку в 90% (<>) таких случаев я вижу что то что я сочинил говно!!! и что всё гениальное всё уже давно придумано до меня 5 пытаюсь добавить в гениальное!!! то что возможно и улучшает его качество или приводит к увеличению его количества, но далеко не гениальное(... ну и конечно остаются те 10%, возможно и не гениальное, но это как на это посмотреть) ... так и с решением задачи по созданию ИР, до того момента как не пришёл к своим взглядам на эту тему я преднамеренно не изучал вопросы построения разумных схем основанных на теории нейронных сетей, весов и тд... результатом же моего изучения явилось то, что я с ещё большей уверенностью что мои взгляды на процессы протекающие в мозгу у человека выглядят более реальными, чем теория о нейронных сетях... доказательства?... я уже о выбранном способе своего доказательства писал, хотел бы чтобы вы сами пришли к таким же выводам, к каким пришёл и я... на основании правил (в основном не моих), последовательно, поступательно, целенаправленно, а не с очередным оплёвыванием очередной не соответствующей последним 20-30 летним теориям... великое дело стыдный инстинкт, но во многих случаях он значительно тормозит научный прогресс, о чём немало случаев в истории ... а поскольку, читая ваши рассуждения в этой теме, да и в других, где вы постоянно ссылаетесь на ту или иную литературу, те или иные источники задумался... а я ли один пришёл к таким существенно разительным выводам???... и о чудо!!!), вот слова одного из основоположников: "Не существует нематериальных материй". Мы прекрасно сознаём, что мы ведём борьбу с укоренившимися и канонизированными крупнейшими авторитетами и гипотезами, что мы хотим вместе с невесомыми жидкостями изгнать из учения о природе всё, что осталось от богов Греции; однако мы знаем также,, что природа в её простой истине является более великой и прекрасной, чем любое создание человеческих рук, чем все иллюзии сотворенного духа". ... поэтому предлагаю откатить ваши познания не на 20-30 лет, а лет этак на 200-300, почитать теории и труды таких монстров как Герман Гельмгольц, Томас Юнг, Джеймс Джоуль, Сади Карно, Роберт Майер, а лучше и ещё более ранних Декарта, Лейбница... почти все они в той или иной степени затрагивали механизм мышления... возможно для некоторых достаточно будет вспомнить физику за 7-9 класс) 14 правило (самое главное, главнее не бывает)))) НИКТО ЕЩЁ НЕ ОТМЕНЯЛ ОСНОВНОЙ ЗАКОН ВСЕЛЕННОЙ, В ТОМ ЧИСЛЕ И ДЛЯ МОЗГА... формула настолько всем известна, что я здесь постесняюсь её приводить) ... кстати, по аналогии с этой темой, переписка между собой этих знаменитых людей, с нашим сегодняшним подходом, вряд ли можно было тоже назвать таким неприятным словом как флуд, слава богу что что хоть в те времена они его применяли по назначению) 1

@xeonz 862 / 332 / 43 Регистрация: 16.05.2014 Сообщений: 2,591
	19.03.2018, 13:53	233
	Сообщение от petr1van то, что я с ещё большей уверенностью что мои взгляды на процессы протекающие в мозгу у человека выглядят более реальными, чем теория о нейронных сетях. И где можно ознакомится с вашими взглядами? 0

@VTsaregorodtsev 1487 / 1414 / 240 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 3,915
	19.03.2018, 15:46	234
	Сообщение от имя-Сергей1 Вам попадалась книга Гудфеллоу."глубокое обучение".Её можно считать хорошей и современным подходом не из "каменного века"? .Вроде всё системно разложено,сравнено Она совсем о другом (совсем о других методах по сравнению с теми, о которых были тут 3 моих предыдущих поста). Как один из примеров различий - я говорил о иерархических растущих моделях, которые растут до тех пор, пока наблюдается улучшение точности решения, а там многослойная/многоуровневая модель обучается сразу и целиком (а размеры её задаются волей левой пятки конструктора после его глубокомысленного взгляда в потолок). Но книга должна быть хорошей, авторы там очень грамотные (это одна из двух ведущих нейросетевых команд Канады, другая - это тусовка вокруг Джеффа Хинтона). Просто может быть (по сравнению с иными книгами) излишний перекос изложения в статистику - это проф.сдвиг шефа этой команды Йошуа Бенджио. Сообщение от petr1van поэтому предлагаю откатить ваши познания не на 20-30 лет, а лет этак на 200-300, почитать теории и труды таких монстров как Герман Гельмгольц,... Я Вас умоляю... Нейросетевую модель под названием "машина Гельмгольца" сделал Хинтон уже больше 20 лет назад. Гуглите про helmholtz machine. По итогам - расскажете, чем сделанное отличается от Ваших идей. 1

@Shamil1 Модератор 3051 / 2193 / 459 Регистрация: 26.03.2015 Сообщений: 8,469
	19.03.2018, 16:28	235
	Сообщение от petr1van великое дело стыдный инстинкт, но во многих случаях он значительно тормозит научный прогресс, о чём немало случаев в истории Это не стадный инстинкт, а рациональный подход. Это не тормозит, а ускоряет научный прогресс. Если бы учёные рассматривали каждый проект вечного двигателя, предлагаемый очередным необразованным изобретателем-романтиком, то у них не было бы времени заниматься наукой. 0

	22.03.2018, 05:14

@имя-Сергей1 14 / 21 / 4 Регистрация: 30.05.2017 Сообщений: 537
	19.03.2018, 20:37	236
	Сообщение от VTsaregorodtsev Но книга должна быть хорошей, авторы там очень грамотные (это одна из двух ведущих нейросетевых команд Канады, другая - это тусовка вокруг Джеффа Хинтона). Просто может быть (по сравнению с иными книгами) излишний перекос изложения в статистику - это проф.сдвиг шефа этой команды Йошуа Бенджио. по главам там и линейная алгебра ,теория вероятности с теорией информации,численные методы и глава пять по основам машинного обучения (там и регрессия,и градиентный спуск и о и тд) Рассматривается и распознавание речи,изображения,онлайновые рекомендательные системы и тд. А по глубоким сетям начинается с главы 6.большое перечисление с оценками плюсов и минусов На счет професиональной деформации автора не могу сказать конечно но я оценил сразу последовательность подачи и очень большое перечисление в глубоком обучению (может в "полном" перечислении "проф.сдвиг" и проявился) Я торент скачал по ссылке которую указал в вопросе на счет книги. 0

@имя-Сергей1 14 / 21 / 4 Регистрация: 30.05.2017 Сообщений: 537
	20.03.2018, 20:45	238
	Сообщение от ivan2141 Против атеизма, основанном на грубом материализме, могут свидетельстовать 4 типа доводов: Все ваши доводы "притянуты за уши".И такими Вашими комментариями Вы только ещё больше укрепляете атеизм. Можно "доказывать " существование бога но для этого весьма сомнительно использовать аргументы типа Сообщение от ivan2141 е) закапывание навоза жуком-навозником 1

@VTsaregorodtsev 1487 / 1414 / 240 Регистрация: 19.02.2010 Сообщений: 3,915
	21.03.2018, 21:31	239
	Сообщение от имя-Сергей1 по главам там и линейная алгебра ,теория вероятности с теорией информации,численные методы и глава пять по основам машинного обучения (там и регрессия,и градиентный спуск и о и тд) Рассматривается и распознавание речи,изображения,онлайновые рекомендательные системы и тд. А в чём смысл чисто содержание мне/народу пересказывать? Там от того, какая глава какого размера - может многое зависеть (вводное ли изложение будет в главе - или широкое и детальное). А про онлайновые рекомендательные системы немного было рассказано ещё 10 лет назад, в переводной книжке Тоби Сегарана "Программируем коллективный разум". Там про иные (очень простенькие и неглубокие) алгоритмы разговор, правда, шёл. Не по теме: Сообщение от ivan2141 система отличается от объекта тем, что действует по сложным или по непредсказуемым для анализа закономерностям Т.е. женщина с женской=непредсказуемой логикой - это система/субъект, а мужик - объект? История Вас опровергает. Женщин регулярно удавалось загонять в очень маломерный загончик типа https://ru.wikipedia.org/wiki/... he,_Kirche Хотя да, внутри стен загончика вполне могло реализовываться и непредсказуемое броуновское движение (правда, внутри не всяких стен - посмотрел бы я на непредсказуемое для анализа поведение женщины в тогдашней церкви). :) 0

@~~ivan2141~~ Заблокирован
	22.03.2018, 05:14	240
	чтобы ответить про Субъект и Объект мне пришлось бы анализировать терминологию, христианскую Библию, историю, системотехнику, информатику, физику, биологию, словом потратить много времени, а невосполнимые ресурсы как мне кажется это время, здоровье и молодость можете сами попробовать - - трактат о развитии мозга 0