Ты даже не пытаешься понять о чем речь и как это работает, бросаешься общими словами... Почитай может для примера про Tensorflow и что такое модели натренированные.
С уроками русского советую идти на какой0то иной форум, если нечего сказать по делу, значит конец дискуссии.
А как есть? Сможешь обьяснить?
Ты даже не представляешь алгоритм работы но лезешь дискутировать. Если бы твоей целью было установление истины, можно было бы продолжать, но твоя цель - показать себя самым умным, а остальных - дураками.
Я вот разворачивал сервис, который может на фотке или видео посчитать количестов обьектов в кадре, причем умеет различать котиков и уточек. Использовались заранее обученные модели, а не каждый раз картинка куда-то отправлялась. Это тебе на заметку. Хотя вряд ли ты поймешь, если не знаешь как пар-крадар работает, точнее термин даже не понимаешь
Ты сам себе противоречишь. Если ошибка из-за неправильно работающего лидара - это техническая проблема. По этой причине немало самолетов разбилось, например из-за обледенения датчика.
Но тут скорее действительно, проблема в ИИ - "Мозг" не смог правильно обработать сигнал, по какой-то причине вычеркнул его из списка опасностейЮ
Никто не говорит, что ИИ - панацея, над существующей версией еще работать и работать. У меня товарищ работает над тем, что они анализируют ответы от чатЖПТ и получают в результате разброс ответов.
Я вчера часа два мучал этот "разум", и 3.5 и 4, пытаясь заставить его написать мне тесты для моего сервиса. Не смог он, но натолкнул меня на мысль как поправить мои ошибки, в итоге смог сделать нормальные тесты, которые покрывают функционал.
Но "вебмастера" он уже и сейчас заменит))) Судя по последним темам на форуме)))
Можно с умным видом цитировать про градиентный спуск, при это не понимая разницы между парк-радаром и системой на ИИ. Обычный парк-радар просто воспринимает сигнал от датчика и в зависимости от его настройки выдает предупреждение. Древняя система охраны в квартире настраивается так, чтобы кошка не воспринималоась как нарушитель периметра)))
А работа ИИ начинается с анализа данных с помощью нейросетей, на основе бигдата моделей. И этот алгоритм в состоянии уже отличить, трава это или бордюр. Да, пока еще не всегда.
Не совсем. Алгоритмы, используемые в автопилотах самолета имеют прямую зависимость от показаний датчиков. Угол увеличился - элерон наклонился, скорость упала - тягу добавили. Достаточно датчику выдавать ошибку - катастрофа.
Нейромодель же, использующая данные машинного обучения, не работает линейно. Она основывает свою работу на анализе данных, умеет выбирать( хорошо или плохо - это уже другой вопрос) наиболее подходящие результаты и использовать их. Для этого и тренируются модели.
Но для клиента нет разницы, абак или макбук)))
Обьясните кто-нибудь "специалисту" разницу алгоритмов при, например посадке при помощи курсо-глиссадной системы, по лучу. И движению автомобиля, основанному на распознавании предметов, образов, разметки.. А то он вычитал термины в интернете, а как применить их - не знает.
У него станок с ЧПУ это тоже самое что и ИИ))) Даже завидую такой пустоте в голове)
"На поддержку АПК РФ в этом году выделено уже 472,5 млрд рублей - на 26,7 млрд рублей больше, чем планировалось изначально"
Но это конечно же другое))))
поиск идет по всему тексту в поле, а он у тебя начинается с "<p>..." А вообще все это будет жутко тормозить, я бы подумал сначала над логикой, может чистить перед тем как писать в базу?
Почитай про регулярки - разве у тебя строка начинается с "win"???
Вот мне интересно, коинет всерьез не понимает разницу между системой, основанной на чтении датчиков, у которых есть фиксированные показания и в зависимости от них можно корректировать работу системы? Мой диплом был написан на тему управления блока моющего раствора для травления плат. Считывались параметры, в зависимости от этого выставлялось, например время работы.. Это тоже уже был ИИ?
Разницы с системой, которая может распознать полустертую разметку, предположить направление, скорректировать положение в зависимости от наличия обьектов рядом... Очень показательно)))
И снова, военные, политики, колбаса... все в одну кучу завалим.
