я лишь думаю что бы тут такого придумать, чтобы можно было сказать

вот на таком маааленьком изображении, черный экран монитора или нет

вот как допустим в примере выше

У тебя есть база фотографий где монитор точно включен, но там черный экран?

Чтобы сделать вывод недостаточно одной фотографии

да, допустим у меня есть такая база, где есть точно черный

точно включенный

и где то не точно

отсвечивает допустим

Что у них общего?

они все одного и того же производителя

одна и таже форма

если они выключены у них один и тот же черный экран

но когда включены

у них разный экран

разные картинки и т.п.

Разный черный?

нет, когда включены у них разные картинки

под разным черным можно разве что считать, что они стоят под углом и оттенок меняется

где то даже не понятно включены они или нет

Сначала тебе нужно понять какие цвета на этой фотографии и привести все к идеалу

Например ты знаешь цвет корпуса

так так

В эталоне у тебя один

На ыото другой

Смотришь контрастность между корпусом и экраном в нескольких точках

У эталона и на фото

Если он включен исключаешь блики, т.к они не равномерно распределяются

любопытно, а что делать с освещенностью?

В итоге получаешь цвет самого монитора

ага тут я так полагаю ты и имеешь ввиду что надо привести к эталону

уйти от зависимости освещенности

но я не знаю как

В процентах можно и получишь градации черного включенного и черного выключенного, в какие рамки он попадает скорее всего таким и является

любопыно если смотреть как бы внутрь монитора

вот как можно алгоритмически найти замкнутую область

я понимаю примерно как работает детектор границ

Освещение тоже не равномерно обычно освещает

он допустим обведет мне все границы на изображении

ага

Остальные выводы только по базе фото можно сделать

ладно отдойдем от всего этого

вот у меня есть черный квадрат

большой на градиентном фоне

просто неравномерном фоне

детектор границ

запилил мне границу

как мне найти внутренность этого квадрата

я понимаю что такое принадлежность точнки прямоугольнику

но что с фоном и неравномерными краями?

ближайшая линух альтернатива для statistica data miner?

встала задача анализа траекторий перемещения игроков по карте в игре и выявления частых траекторий и паттернов в перемещениях. какие годные либы на Питоне можете посоветовать? пока что нашел PySAL

Я не очень в ML, но мне кажется эта задача чисто про теорвер. Делим карту на n минимально возможных площадей и считаем для каждой из них вероятность нахождения там персонажа на основе прошлых игр. Потом берём персонажа, находящегося на участке A и считаем вероятность последовательных событий, вроде нахождения персонажа в точки А и потом B->C->D, B->E->F и тд всех возможных, из этих вероятностей на выходе отбираем максимальные, по идее получаем наиболее вероятные маршруты из точки А.

Приветствую! Подскажите книги, с которых стоит начать обучение ML. Спасибо!

Приветствую! Подскажите книги, с которых стоит начать обучение ML. Спасибо!

https://ru.stackoverflow.com/questions/678970/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B8-%D0%B8-%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B-%D0%BF%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E/683632#683632

А не посоветуйте какая книгу лучше чтобы вайти в ml ? А то список большой. ? Чтобы допустим прочитал книгу, потом фигак-фигак и в кагле задачки решаешь сам ?

А не посоветуйте какая книгу лучше чтобы вайти в ml ? А то список большой. ? Чтобы допустим прочитал книгу, потом фигак-фигак и в кагле задачки решаешь сам ?

http://cs229.stanford.edu/materials.html

Спасибо ? Это онлайн курс? Здесь матлаб используется?

Спасибо ? Это онлайн курс? Здесь матлаб используется?

это материалы с бесплатного онлайн курса

https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Спасибо ? Это онлайн курс? Здесь матлаб используется?

octave

FOSS альтернатива матлабу

А можно тоже самое, но с питоном? ?

задания все на матлабу

лично мне этим в том числе и понравился курс непривычный для меня язык заставил глубже проникнуться теорией

Доброй ночи, я принимаю участие в нейрохакатоне от МШУ Сколково, есть задача Объединить похожие по смыслу вопросы в один используя нейросетку, умные люди из физтеха посоветовали " - Bag of words подход - просуммировать word2vec’и одного предложения и другого, а потом просто померить косинусное расстояние между ними" и схему алгоритма кто нибудь сталкивался с такой задачей? ( есть алгоритм решения, могу скинуть по запросу)

ведуший говорит что он пробовал вести на разных в том числе на питоне но на октаве быстрее всего прототипы делать получается

я в октаве несколько раз больно напоролся на приоритет операторов в остальном всё норм.

если умеешь норм на питоне или матлабе с освоением октава не должно быть проблем

Привет. Тут есть люди, которые упарываются по хакатонам?

https://www.springboard.com/workshops/data-science-career-track/?utm_source=dbader&utm_medium=email&utm_campaign=dbadernewsletterseptember2017 Какой-то курс по data science, пишут что вы гарантированно трудоустроитесь или вернут деньги

Стоит правда 4800 $

Доброй ночи, я принимаю участие в нейрохакатоне от МШУ Сколково, есть задача Объединить похожие по смыслу вопросы в один используя нейросетку, умные люди из физтеха посоветовали " - Bag of words подход - просуммировать word2vec’и одного предложения и другого, а потом просто померить косинусное расстояние между ними" и схему алгоритма кто нибудь сталкивался с такой задачей? ( есть алгоритм решения, могу скинуть по запросу)

Пирожки в дистрибутивной семантике - статья с хабра, там сравнивали слово с предложением и там это катит, а с предложениями нет, на мой взгляд

подскажите пожалуйста, какой алгоритм машинного обучения подойдет для игры с неполной информацией для выявления стратегий противника ?

подскажите пожалуйста, какой алгоритм машинного обучения подойдет для игры с неполной информацией для выявления стратегий противника ?

А какие данные на входе и какие на выходе?

ну на входе - видеоряд, на выходе - управление курсором и некоторыми клавишами

ну на входе - видеоряд, на выходе - управление курсором и некоторыми клавишами

А зачем видеоряд?

если использовать как в гугл по типу эксперимента над играми Atari, то там хорошо получается только для игр где стратегии очень простые по типу "дествие - реакция"

как зачем? вы спросили какие входные данные

Окей. Просто state of the art в этой сфере (игры) это слепить какое-нибудь API для ботов, а потом делать какой-нибудь reinforcement learning натравливая ботов друг на друга.

Чисто на видеоряде никто модели не учит, потому что это дорого и долго. Игрушки на Atari учились хорошо, потому что там видеоряд был довольно простой, плюс у гугла очень много ресурсов.

а шо такое state of the art, в каждой статье с архив пишут так

Лучший подход

ага, понял

Ну точнее не то, чтобы "лучший", но "последний на данный момент". Иногда сокращают до SOTA.

Окей. Просто state of the art в этой сфере (игры) это слепить какое-нибудь API для ботов, а потом делать какой-нибудь reinforcement learning натравливая ботов друг на друга.

да меня не особо парит проблема с api, признаки и зарактеристики потом будут в голов виде, меня интерсует ключевой алгоритм принятия решения для победы в игре, т.к. в основном противники скрыты за "туманом войны"

да меня не особо парит проблема с api, признаки и зарактеристики потом будут в голов виде, меня интерсует ключевой алгоритм принятия решения для победы в игре, т.к. в основном противники скрыты за "туманом войны"

Я не очень хорошо разбираюсь в теме, но предположу, что основной подход у того же OpenAI тут это обучение при игре с самим собой. Бот не пытается предсказать чужую стратегию, просто он играет тысячи партий с другими ботами, и если в его стратегии есть недостатки - их заэксплойтят другие боты и после серии поражений он их исправит.

да но есть ведь варианты, в боте DeepStack например есть такое "Главное отличие новых ботов от старых в том, что они активно сопротивляются анализу собственной стратегии со стороны живых оппонентов с помощью поиска равновесия Нэша. Благодаря этому вероятность эксплуатации стратегий ИИ значительно снижается. " http://www.pokeroff.ru/pokernyj-bot-deepstack-nauchilsya-obygrat-professionalov-post-2906766

да но есть ведь варианты, в боте DeepStack например есть такое "Главное отличие новых ботов от старых в том, что они активно сопротивляются анализу собственной стратегии со стороны живых оппонентов с помощью поиска равновесия Нэша. Благодаря этому вероятность эксплуатации стратегий ИИ значительно снижается. " http://www.pokeroff.ru/pokernyj-bot-deepstack-nauchilsya-obygrat-professionalov-post-2906766

У дипстака есть статья от авторов (я её не читал): https://static1.squarespace.com/static/58a75073e6f2e1c1d5b36630/t/58b7a3dce3df28761dd25e54/1488430045412/DeepStack.pdf Но у покера более-менее дискретное пространство действий, поэтому там можно сделать перебор по дереву.