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Veröffentlicht am 2016-04-19 20:59:00 in /prog/

/prog/ 8688: Warum sind Neural Nets heute so übergehyped? Sind...

mrzero158 Avatar
mrzero158:#8688

Warum sind Neural Nets heute so übergehyped? Sind sie wirklich so nutzlich? Ich habe viele Empfehlungen gehört, NN und "machine learning" zu studieren aber wenig guten Grunden dafür.

tusharvikky Avatar
tusharvikky:#8690

Also ich halte es auch für über-gehypten Unsinn.

Für die meistetn Probleme macht es mehr sinn, sich selbst einen Algorithmus zu überlegen
und den zu implementieren, anstatt das problem mit "machine learning" zu bewerfen.

Bernd sollte aber dazu sagen das er auch nur oberflächliches Wissen über neuronale Netze
besitzt, vlt sind sie zu irgendwas gut und das hat Bernd nur noch niemand erzählt.

Das praxisnähste was Bernd bis jetzt gesehn hat ist das man ein Netz zum Erkennen von Augen in Bildernverwenden
kann was halbweg gut funktioniert. (Also schlechter als dedizierte Algorithmen)
Man kann es auch "anderstrum" verwenden dann baut es augen in Hundi Bilder ein. (das geht mit einem dedizierten Algorithmus nicht)

axel_gillino Avatar
axel_gillino:#8692

Ich arbeite mit [alles eigentlich]-Erkennung und jede Komponente nutzt irgendeine Sorte ML. In der Spracherkennung zB sind (zumindest an einigen Stellen) die neuronalen Ansätze einfach allem überlegen was bisherige Algorithmen so bieten (das ist ein Sprung von 95% zu 99% Gesamtgenauigkeit, iirc) und wer es nicht nutzt ist quasi tot.

Genauso ist es bei feature extraction, Gesichtserkennung und so weiter. Das betrifft dich aber alles nur wenn du schlecht definierte/definierbare Probleme hast an denen bisherige Algorithmen scheitern. Wenn du Enterprise machst oder sonstwas wo die Logik spezifiziert und verständlich ist, kann dir ML eigentlich egal sein.

Anbei eine moderne Spracherkennungsarchitektur. Qualle:
http://www.sensory.com/products/technologies/trulynatural/

vj_demien Avatar
vj_demien:#8693

>>8690
Was ist dann mit dieser Go-dscheiße?

>>8692
Ich dachte NPL wäre ausschließlich "konservativ" programmiert worden bisher? Kannst du vielleicht ein paar Beispiele liefern? Image Recognition würde mich auch sehr interessieren.

Auch: Wie inzu Neurales Netzwerk ohne import theano und Computercluster?

joemdesign Avatar
joemdesign:#8694

>>8693
>Kannst du vielleicht ein paar Beispiele liefern?
Meine natürlich irgendwelche Artikel oder so, keine SaaS-Angebote o.ä. ohne offenen Kot, die dir sonst was verkaufen können. Laut solchen Leuten hatten wir schon Gedankenerkennung in den 90ern.

Ich möchte mich ob meiner Aluhuterei entschuldigen

RussellBishop Avatar
RussellBishop:#8695

>>8693
Da ist auch jetzt noch ein Haufen konservatives Zeug drin (der einzig offensichtlich neuronale Teil hier ist das akustische Modell). Aber Nuance sitzt auf den ganzen Patenten für traditionelle Algorithmen, das gibt der Suppe nochmal extra Pfeffer.
> Beispiele
Ich mache das nicht primär, nutze es nur. Aber fang mal hiermit an:
https://blog.acolyer.org/2016/04/19/context-dependent-pre-trained-deep-neural-networks-for-large-vocabulary-speech-recognition/

horaciobella Avatar
horaciobella:#8697

>>8692
Für normale Enterprise Sachen sind in manchen Anwendungen SAT-Solver interessant.

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