m*****e
发帖数: 47 | 1 被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert system
。悲催的是就这么个系统还没到位。
讲了个想法，是否可以 ensemble 或者 boost 这些 rules。似乎没人明白我说的是什
么。怎么办？ |
w*****r
发帖数: 197 | 2 个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是未
来AI的方向。而专家系统的平台本身有行业和资源门槛，一般人玩不了。你现在又正遇
到具体问题可以上手，平台还不用自己搭，你还郁闷？
同道中人，加个微信？ |
w***g
发帖数: 5958 | 3 DL烂大街了，你这个是job security啊。
：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
system
：。悲催的是就这么个系统还没到位。 |
w*****r
发帖数: 197 | 4 你其实大可不必忧愁。DL开店，各家定位可以不一样。
理发店也满街都是，活儿好的师傅开的叫专业造型工作室，没有打出名堂的，叫10元洗
剪吹。lol
: DL烂大街了，你这个是job security啊。
: ：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
: system
: ：。悲催的是就这么个系统还没到位。
【在 w***g 的大作中提到】
: DL烂大街了，你这个是job security啊。
:
: ：被人找去做 machine learning。结果是 fine tune 一个 rule-based expert
: system
: ：。悲催的是就这么个系统还没到位。
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m*****e
发帖数: 47 | 5 多谢各大佬开导。
“个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是
未来AI的方向。” －－ 这个思路我倒没想过。 |
b**********h
发帖数: 419 | 6 你先把系统做出来，把99.98%的结果甩到他们脸上，就都明白了。
没出结果前，想要让人为你的设计买单，还是比较困难的，除非有先前的硬成果支撑你
的权威。
当然先把系统做出来会花掉不少精力就是了，如果不被采用就白费 |
w***g
发帖数: 5958 | 7 deep learning目前解决的其实还是人的神经中枢比较低层次的
模式识别的问题。其实即使是多层神经网络，到上面几层其实
还是非常sparse的，可能只有1%的神经元有信号。这个我是
实际measure过的。本质来说，高层神经网络已经有一定的
symbolic reasoning了。以后发展symbolic reasoning我觉得
几乎是必然的。就是不知道什么时候能做出来什么而已。
【在 m*****e 的大作中提到】
: 多谢各大佬开导。
: “个人觉得用ML算法底层heavy lifting，symbolic reasoning系统做上层框架，会是
: 未来AI的方向。” －－ 这个思路我倒没想过。
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L****8
发帖数: 3938 | 8 目前的DL还不行 底层问题也没解决太好
比如说 输入给三幅黑白图，分别对应下面三个符号
第一个
|
|
第二个
__
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第三个
\
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(以上是两个棍子连接在一起，老邢bbs太垃圾了)
用前两个做训练对应两类 最后一个做测试
请问测试样本根哪个训练样本距离接近？
如果用CNN，距离大体相等
人来看 显然通过上面棍子的角度来决定相似度
用上千万训练样本搞题海战术 这不是智能
【在 w***g 的大作中提到】
: deep learning目前解决的其实还是人的神经中枢比较低层次的
: 模式识别的问题。其实即使是多层神经网络，到上面几层其实
: 还是非常sparse的，可能只有1%的神经元有信号。这个我是
: 实际measure过的。本质来说，高层神经网络已经有一定的
: symbolic reasoning了。以后发展symbolic reasoning我觉得
: 几乎是必然的。就是不知道什么时候能做出来什么而已。
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