Почти в каждом deep learning-based продукте, над которым я работал, на каком-то этапе где-то сбоку появляется небольшая линейная модель, обучаемая отдельно, иногда даже на классических фичах. Она, конечно, не может решать основную сложную задачу, но внезапно сильно помогает с каким-нибудь корнеркейсом. Например: - определять резкую смену контекста (и необходимость сбросить стейт), - детектить потенциальные ошибки или аномалии, - слегка уточнять результаты сложного пайплайна, - роутить инпут между компонентами, - заполнять недостающий параметр, если в API вдруг не приходит какое-то поле, а менять что-то на клиенте слишком дорого, - подсвечивать потенциальные проблемы человекам in the loop.
Этой модели никогда нет в изначальном дизайне: если проблема была бы заметна изначально, она бы зачастую решалась элегантнее - например, добавлением дополнительной головы в основную модель. Она появляется, когда все вроде почти работает, и не хватает совсем чуть-чуть.
Вот сейчас у меня есть матрица расстояний в чем-то вроде матчинга, и нужно оценивать уверенность матча, потому что иногда лучше ответить ничего, чем неправильно. Сначала берешь собственно дистанцию, потом хочется добавить еще пару эвристик типа расстояния до second best кандидата, их нужно как-то взвешивать... Так что не надо брезговать классикой, и умение выжать лишний процент из линейной модели все еще полезно.
Почти в каждом deep learning-based продукте, над которым я работал, на каком-то этапе где-то сбоку появляется небольшая линейная модель, обучаемая отдельно, иногда даже на классических фичах. Она, конечно, не может решать основную сложную задачу, но внезапно сильно помогает с каким-нибудь корнеркейсом. Например: - определять резкую смену контекста (и необходимость сбросить стейт), - детектить потенциальные ошибки или аномалии, - слегка уточнять результаты сложного пайплайна, - роутить инпут между компонентами, - заполнять недостающий параметр, если в API вдруг не приходит какое-то поле, а менять что-то на клиенте слишком дорого, - подсвечивать потенциальные проблемы человекам in the loop.
Этой модели никогда нет в изначальном дизайне: если проблема была бы заметна изначально, она бы зачастую решалась элегантнее - например, добавлением дополнительной головы в основную модель. Она появляется, когда все вроде почти работает, и не хватает совсем чуть-чуть.
Вот сейчас у меня есть матрица расстояний в чем-то вроде матчинга, и нужно оценивать уверенность матча, потому что иногда лучше ответить ничего, чем неправильно. Сначала берешь собственно дистанцию, потом хочется добавить еще пару эвристик типа расстояния до second best кандидата, их нужно как-то взвешивать... Так что не надо брезговать классикой, и умение выжать лишний процент из линейной модели все еще полезно.
BY partially unsupervised
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.
Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.
