| 18:40 Разбор полетов |
Имеется в виду встреча участников после некоторого события. Например, мы обычно собирались после похода, чтобы обсудить, повспоминать, посмотреть фотки. У нас это называлось "на блины".
До похода были встречи подготовительные. На них распределялись роли, делалась раскладка, составлялись списки кто чего берет, несет, определялся маршрут, время, билеты, выяснялся вопрос наличия снаряжа и прочие организационные вопросы.
Потом собсна событие - в данном случае поход.
После события - блины.
Не скажу, что на блинах был какой-то определенный план. Хотя примерно наверно так.
1. Комфортная обстановка. Есть чай и то, что к чаю. Все в чистом!  а не как в походе. Все веселые довольные.
2. Воспоминания: что было хорошо, что хотелось бы повторить в будущем.
3. Какие идеи возникли по ходу, и что хотелось бы воплотить при случае.
4. Что бы хотелось учесть, что не было учтено. Выводы.
5. Фотки, слайды, фильмы.
6. Шутки, анекдоты, истории, разговоры.....
Как-то так.
|
|
Цитата || || Печать || Комментарии:0 |
| 22:06 Забавные сходства |
 |
|
Цитата || || Печать || Комментарии:0 |
| 21:57 Машинное обучение |
Это отрасль искусственного интеллекта.
Суть ее состоит примерно в следующем. Имеется множество "объектов" (или ситуаций). Каждому объекту/ситуации может быть поставлен в соответствие некоторый "ответ" (отзыв, реакция). Задача обучения состоит в том, чтобы по данному объекту/ситуации давался достаточно точный ответ.
Каждый объект/ситуация содержит некоторое число параметров.
Например, если "объекты" - компьютеры, то параметры такие: процессор, оперативная память, вес, размер, цвет, и т.д. Каждому компьютеру можно поставить в соответствие цену - в данном случае это "ответ".
Параметры не обязательно выражаются в численном виде, они могут задавать что графиками, могут быть вообще не численными, например цвет. Некоторые объекты могут содержать не все из перечисленных параметров, т.е. не полную информацию. Некоторые данные могут быть неточными. И т.д.
Обучение изначально строится на наборе так называемых "прецедентов" - т.е. объектов, для которых известны ответы или реакции. Предполагается, что изучив достаточное количество прецедентов, и применив некоторый алгоритм для их анализа, ИИ сможет построить алгоритм по определению достаточно точного ответа (содержащего допустимую погрешность) на любую ситуацию.
В примере с компьютерами, ИИ получает на входе данные о компьютере - на выходе дает цену. В данном случае ответ является числом.
В других случаях ответ может быть не численным. Это может быть например картинка, текст, график, а также смешанные данные. |
|
Цитата || || Печать || Комментарии:4 |
|
|
|
Сайт Синтона
Расписание тренингов
