Как вы, возможно, уже знаете, Wi-Fiએ используется в разных местах для подключения к нескольким сетям, и на вашем компьютере определенно есть способ где-то хранить пароль Wi‑Fi, поэтому при следующем подключении вам не приходится повторно вводить его снова.
Цифровые медиа, такие как видео, открыли множество возможностей для творчества, когда при обработке видео и аудио файлов можно создавать потрясающие эффекты. Многие программы и инструменты для обработки мультимедиа предлагают функцию реверса.
Вчера, 16 июня 2021, завершились защиты ВКР бакалавров образовательного направления 38.03.05 «Бизнес-информатика». Традиционно, и это надо отметить, качество представленных к защите работ в 2021 было значительно лучше, чем в 2020. Глубина проработки и практические решения, определи успех результатов ВКР на предприятиях Челябинска. Более половины из них уже внедрены. Признание результатов ВКР практиками бизнеса является лучшим подтверждением компетенций наших выпускников. Читать далее «Новое пополнение команды цифровой трансформации бизнеса»
Когда в Стэнфорде появился курс CS231n (глубокое машинное обучение), то для него намеренно и специально были разработаны задания по программированию самого низкого уровня, включающие реальные вычисления, связанные с обратным распространением ошибок. Студенты должны были реализовать прямой и обратный проход каждого слоя в необработанном виде. Естественно, некоторые ученики неизбежно жаловались на доске объявлений в классе:
«Почему мы должны описывать обратный проход, когда в реальном мире есть фреймворки такие, как TensorFlow, которые вычисляют его автоматически?»
Кажется вполне разумно, на первый взгляд, что если после окончания курса вы никогда не собираетесь писать обратные проходы, то зачем в этом практиковаться? Преподаватели ради собственного развлечения мучают студентов? Некоторые простые ответы могут привести к аргументам типа «то, что скрывается под капотом есть бесполезная интеллектуальная мастурбация и надо ли этим заниматься» или «возможно, позже вы захотите улучшить основной алгоритм», однако, есть гораздо более сильный и практичный аргумент, которому я хотел бы посвятить целый пост:
Года три назад в своих Записках я опубликовал историю из научно-популярной лекции «ШАМАНСТВО» В АНАЛИЗЕ ДАННЫХ доцента ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова, д.ф.-м.н. А.Г. Дьяконова. В ней внятно объясняется слово «шаманство» по отношении к обработке больших данных и необходимость наличия у исследователя некоторого эмпирического опыта, а не только знания строгостей математики. Вопрос соотношения детерминизма и хаоса в любых природных процессах волновал меня ещё со студенческой скамьи, а что-бы преодалеть хаос в нейронных сетях и заставить их работать должным образом творец должен их одухотворить.
С тех пор много воды утекло и накопился некоторый опыт по поводу эксплуатации и приготовления нейронных сетей, а на глаза случайно попалось эссе A Recipe for Training Neural NetworksAndrej Karpathy, мысли которого с некоторыми дополнениями и комментариями созвучны моим, а выпускница магистратуры пожаловалась на низкую вероятность прогноза дефектов керамических изоляторов высоковольтных линий электропередач и всё сложилось в кучку. Так и появилась эта записка с рецептом практического приготовления нейронных сетей. Начинаем… Вперёд и вниз ↓
Драматург и романист Джордж Бернард Шоу — выдающийся критик, человек потрясающе острого ума и языка, похожего на лезвие бритвы…
В 1925 году, когда ему присудили Нобелевскую премию по литературе, Шоу заявил, что это всего лишь «знак благодарности за то облегчение, которое он доставил миру, ничего не напечатав в текущем году». Драматург отказался от денежной премии, после чего его буквально завалили письмами с предложениями отдать деньги другим людям, если они ему не нужны. Шоу по этому поводу ехидно заметил: «Альфреду Нобелю еще можно простить изобретение динамита. Но только враг рода человеческого мог изобрести Нобелевскую премию». Читать далее «Кто умеет, делает; кто не умеет, учит других»