Мда.
Ладно, так и быть, один раз я поборю свою неприязнь к чужой лени и отвечу.
Про лабиринт - там люди эмулируют происходящее в гиппокампе, ускоряя обучение.
обработки текста там нет?
Seq2seq (Google), Teaching Machines to Read and Comprehend (Deepmind), Learning to Compose Words into Sentences with Reinforcement Learning (Deepmind).
Ну, я учился на кафедре, где PR+ML было основным научным направлением. Правда, мы были первым выпуском. Изучали только самые базовые вещи из PR. Моделей в этой области очень-очень много. Не понял, о чём твой вопрос.
Знакомые работают в Яндексе, я знаю их уровень. Частотный словарь по тексту построить, и сравнить с заданными для баннера keywords - это уровень 10-го класса школы, тут нужен лишь уровень кодера на Python/C.
В 2010 году я ещё писал биндинг AOT для Питона, использовать довольно удобно. Правда, похоже, владельцы сайта убрали часть словарей (основной разработчик AOT работает в Яндексе). Раньше на сайте было больше инфы.
Знаешь, когда-то давно я тоже так думал. А потом мне в одной конторе сказали что так мало тут никому не платят и дали 200% моего запроса на старте и подняли потом быстро.
С тех пор я научился себя ценить и посылать таким лесом рака эффективных манагеров (которые рассказывают сказки про то, что 30 тыщ в месяц это нормальная зарплата для специалиста), какой им до этого не снился.
Это рекламные исследования. По-моему умный уважающий себя человек не будет участвовать в разработке технологий контекстного впаривания всякого говна. Тем более, ни один нормальный человек не перейдёт по ссылке на такое.
Кстати, хотелось бы дать рекламщикам дельный совет бесплатно: давайте ссылки не на сам товар или магазин, а на тематические ресурсы, посвящённые соотв. целевой тематике. Например: если бы мне дали ссылку на Триал-спорт - я бы по ней не пошёл. А вот если бы дали ссылку на velomania.ru, где крутится их баннер - вполне вероятно, что и ткнул бы в него. Хотя да, я же забыл, что было-маркетоиды только количество кликов считают, а не реальный эффект рекламной кампании, выраженный в увеличении продаж.
а он не из москвы... за мкадом да, зарплаты позорные по дефолту.
местные придурки работодатели и hr делают морду тяпкой и по большому счету зарплаты «замерзли» уровня так 2008-2010 года. я, конечно, не обо всех говорю, но много таких.
Воронцов сказал, что ML - это «по-сути матстатистика, паразитирующая на больших вычислительных мощностях». Алгебра и прочее - это то, что используется и в матстатистике.
«Правильный» размер зарплаты разработчика на ЛОРе сильно зависит от раздела обсуждения.
Самые высокие зарплаты в талксах, где каждый 1й получает не меньше 3 килобаксов в месяц (не забывая жаловаться на низкую зарплату и чудовищные условия труда из-за отсутствия бассейна на работе и отказа работодателей оформить трехмесячный отпуск).
Самые низкие в джобе, где лишь те, кто трудится больше 10 лет в ритме 24/7 имеют возможность задумать о покупке машины и может быть даже квартиры.
Э, ваш Воронцов либо с тупыми студентами возится, либо сам нифига не разобрался, либо ты чушь пишешь (что скорее всего). Machine Learning и мат. статистика похожи, мат статистика используется в ML, бесспорно, но их природа немного о разном. Если грубо (но не настолько) мат. статистика это сбор информации и её оценка, то ML это уже не оценка, а использование собранной и оцененной информации. Поиск в ней закономерностей и извлечение данных из собранной информации входят в ML и усложняют эту задачу на порядок по сравнению с простой мат. статистикой.
Не факт. Просто когда есть 80-метровая хата от бабушки в сталинском доме в центре города, машину покупать не тянет, в путешествия тоже - начинаешь очень спокойно относиться к баблу, наяриваешь интересное тебе дело не задумываясь о деньгах и глядя на неудачников ипотечников, живущих в жопе мира, которые состарятся пока дойдут до твоего уровня мещанства)
Иметь тачку в наше время всё чаще ничем не выгодно. Выгодно, если ты таксист или очень надо постоянно гонять на дачу за город зачем-то. Или просто бибико-фанат. Но ты же алгоритмо-железо-матано фанат. Что такое «ML/DL» - не осилил.
Я знаю, что где-то есть цитатник с такими вот фразами на разные случаи. Вы же не идиоты каждый раз это руками набирать. Скиньте мне, с таким словариком проще траллить.
Воронцов довольно много умных матанных слов произносит в единицу времени, создаётся ощущение что он таки шарит. Я пишу просто его цитату.
Их природа немного о разном, конечно. Но это как «цифровой вольтметр» и «АЦП» (аналого-цифровой преобразователь). Вольтметр просто покажет напругу на экране, а АЦП измерит напругу 44100 раз в секунду и даст уже совсем другие возможности. Он это имел ввиду - что если взять статистические методы и сделать их «лёгкими и воздушными» как АЦП делает лёгкий и воздушный вольтметр, то получается ML.
«Хороший компьютер для machine learning / Deep Learning» стоит $3.5K наверное чел хотел сказать. Тачка, бугога. Я уж подумал что за бибики за $3.5K бывают, охренел слегка с представившейся мне степени ржавости ея.
Вообще если у тебя разовая потребность в $3.5K, то ради такой разовой потребности постоянно работать за $n K баксов это тоже перебор. Можно на авито из запчастей собрать, можно у знакомых мещан занять бабла.
В росие таких людей осталось человек двадцать от силы. И все на зарплате от 500 тыщ рублей в месяц. Остальные давно уже уехали или в америки или ещё куда, где платят хорошо и жить можно.
Совсем упоролся что ли? Не вижу в описании вакансии ничего сверестественного. Обычная работа для программиста. Или сейчас все сложнее верстки лендоса уже rocket-science считается? А по факту дело не в деньгах, в описании написано «исследователь», т.е. ищут человека которому интересны исследования. Люди такого плана как правило на деньгах не зациклены