История изменений

Будто бы в КИХ что-то кардинально другое.

В компутере при HPC вообще ничего другого почти нет. Разница в обосновании набора этих действий. Нейросети сейчас больше искусство чем наука (извеcтно как их строить, но неизвестно почему), а наука это все таки больше про «почему именно так».

Фильтры каждый раз новые не придумывают.

Наука тем и хороша что ничего не надо придумывать - просто берешь и делаешь с гарантированным результатом, а не тычешь пальцем в небо. У ТС все таки прикладная задача.

А в фильтрах коэффициенты не подстраиваете с проверкой результата на плохой/хороший?

Вид фильтров и значение параметров фильтрации как правило можно поучить из теории, если ее знаешь конечно.

Если думаете, что можно просто навалить кучу и нейросеть сама разберётся

Не вангуйте по поводу того что думает собеседник и собеседник не будет делать обоснованных выводов о влиянии нейросетей на Ваш IQ. В задаче ТС обучение потребовало бы колоссальной ручной работы.

От ваших луддизмом веет.

Вы просто не умеете читать и понимать написанное. Никто не против нейросетей вообще, никто не отрицает огромных успехов нейросетей в последние десятилетия - но не надо совать нейросети туда куда им не место.

По сути нейросети это просто другой способ обработки данных

Разумеется. И этот способ пригоден далеко не для всех задач. Что бы понять какой способ для какой задачи подходит нужно иметь некоторую квалификацию - но у таких как Вы этой квалификации нет. Потому Вы и суете нейросети везде, включая те места куда их совать априори не надо, причем делаете с диким пафосом.

«Если у тебя в руках молотах, то все вокруг кажется гвоздями»(с).

Естественно это вызывает раздражение у нормальных людей… Особенно когда очередное юное нейросетевое дарование прибегает со взором горящим:
– вот какую я супер-пупер новую шутку для обработки данных придумал!
– эээ… вообще то это называет градиент…

Будто бы в КИХ что-то кардинально другое.

В компутере при HPC вообще ничего другого почти нет. Разница в обосновании набора этих действий. Нейросети сейчас больше искусство чем наука (извеcтно как их строить, но неизвестно почему), а наука это все таки больше про «почему именно так».

Фильтры каждый раз новые не придумывают.

Наука тем и хороша что ничего не надо придумывать - просто берешь и делаешь с гарантированным результатом, а не тычешь пальцем в небо. У ТС все таки прикладная задача.

А в фильтрах коэффициенты не подстраиваете с проверкой результата на плохой/хороший?

Вид фильтров и значение параметров фильтрации как правило можно поучить из теории, если ее знаешь конечно.

Если думаете, что можно просто навалить кучу и нейросеть сама разберётся

Не вангуйте по поводу того что думает собеседник и собеседник не будет делать обоснованных выводов о влиянии нейросетей на Ваш IQ. В задаче ТС обучение потребовало бы колоссальной ручной работы.

От ваших луддизмом веет.

Вы просто не умеете читать и понимать написанное. Никто не против нейросетей вообще, никто не отрицает огромных успехов нейросетей в последние десятилетия - но не надо совать нейросети туда куда им не место.

По сути нейросети это просто другой способ обработки данных

Разумеется. И этот способ пригоден далеко не для всех задач. Что бы понять какой способ для какой задачи подходит нужно иметь некоторую квалификацию - но у таких как Вы этой квалификации нет. Потому Вы и суете нейросети везде, включая те места куда их совать априори не надо, причем делаете с диким пафосом.

«Если у тебя в руках молотах, то все вокруг кажется гвоздями»(с).

Естественно это вызывает раздражение у нормальных людей… Особенно когда очередное юное дарование прибегает со взором горящим:
– вот какую я супер-пупер новую шутку для обработки данных придумал!
– эээ… вообще то это называет градиент…

Будто бы в КИХ что-то кардинально другое.

В компутере при HPC вообще ничего другого почти нет. Разница в обосновании набора этих действий. Нейросети сейчас больше искусство чем наука (извсетно как их строить, но неизвестно почему), а наука это все таки больше про «почему именно так».

Фильтры каждый раз новые не придумывают.

Наука тем и хороша что ничего не надо придумывать - просто берешь и делаешь с гарантированным результатом, а не тычешь пальцем в небо. У ТС все таки прикладная задача.

А в фильтрах коэффициенты не подстраиваете с проверкой результата на плохой/хороший?

Значение параметров фильтрации как правило можно поучить из теории, если ее знаешь конечно.

Если думаете, что можно просто навалить кучу и нейросеть сама разберётся

Не вангуйте по поводу того что думает собеседник и собеседник не будет делать обоснованных выводов о влиянии нейросетей на Ваш IQ. В задаче ТС обучение потребовало бы колоссальной ручной работы.

От ваших луддизмом веет.

Вы просто не умеете читать и понимать написанное. Никто не против нейросетей вообще, никто не отрицает огромных успехов нейросетей в последние десятилетия - но не надо совать нейросети туда куда им не место.

По сути нейросети это просто другой способ обработки данных

Разумеется. И этот способ пригоден далеко не для всех задач. Что бы понять какой способ для какой задачи подходит нужно иметь некоторую квалификацию - но у таких как Вы этой квалификации нет. Потому Вы и суете нейросети везде, включая те места куда их совать априори не надо, причем делаете с диким пафосом.

«Если у тебя в руках молотах, то все вокруг кажется гвоздями»(с).

Естественно это вызывает раздражение у нормальных людей… Особенно когда очередное юное дарование прибегает со взором горящим:

• вот какую я супер-пупер новую шутку для обработки данных придумал!
• эээ… вообще то это называет градиент…