Нейронные сети не обязательно учить BackProp-ом. Для каких-то задач вполне сгодятся генетические алгоритмы. От учителя правда никуда не деться. В видео сетка познаёт, как водить машинку по лабиринту. По просмотру у меня несколько мыслей: машинка не получает свой вектор скорости на вход, какой-то аналог LSTM нужен. Второе: очень похоже, что сетка выучивает конкретный лабиринт, а не учиться водить машину. Возможно так можно приближать сложные кривые не сплайнами. https://youtu.be/wL7tSgUpy8w
YouTube
Neural network racing cars around a track
Teaching a neural network to drive a car. It's a simple network with a fixed number of hidden nodes (no NEAT), and no bias. Yet it manages to drive the cars fast and safe after just a few generations. Population is 650. The network evolves through random…
два маршрута в США на каждый день с 1го января по 31 декабря, чтобы вокруг была постоянная температура в 20 градусов.
Вопреки ожиданиям Uber-подобные сервисы в США не снизили количество личных автомобилей. Более того, они существенно добавили цифр к траффику на дорогах. Выяснилось, что доступность такси вызвало переключение с автобусов и "пойти пешком" в сторону автомобилей. Т.е. шеринговая экономика работает не так, как предполагали урбанисты. В Москве на мой взгляд происходит нечто подобное. 50 000 такси (официально) + 15 000 кашерингов просто добавляют загрузки к дороге, а кашеринг ещё и парковочные места у жителей отжимает. Это конечно нужно доказывать и копаться в данных. А для начала их нужно собрать. Впрочем у авторов доклада тоже были проблемы с убером. Подробности тут: https://clc.to/carsharingeco
Мир на пороге больших перемен. Мировая торговля на минимумах 2017 года. И всё это вокруг Китая. Когда Трамп объявил первые санкции против Пекина (очевидно за Крым, хе-хе, или за украину), китайцы резко подняли стоки в США. Этому соответствует резкий рост экспорта и двойная вершина на графике экспорта Китая. Теперь по идее коммунисты должны упасть в экспорте на величину седловины. И самое прекрасное для всех, что Китай резко сократил импорт. Для России и прочих сырьевых стран вроде Австралии это очень плохо. Цены упадут на всё и пояса придётся подтянуть огого как. Второй большой риск здесь в том, что доллары сегодня напечатаны под объём мировой опять же торговли. Если она упадёт, на рынках будет их значительный избыток и значит инфляция в долларах может стать существенной. Т.е. сбережения в баксах обесценятся, а США решит вопрос со своим долгом автоматически. Будем наблюдать (с).
Сценаристы "Игры престолов" не единственные, кто уронил топовый сериал под конец. На графиках оценки IMDB по сезонам. Клиника, Декстер. Много их. А вот "Ходячие мертвецы" (Walking Dead) совершили камбек под конец, оттолкнувшись от дна. Я кстати не смотрел, учил Deep Learning.
Оценки Хауса и Друзей. Если вы хотите посмотреть свой любимый сериал в циферках, то вам сюда: https://clc.to/imdbratings
Для начинающих и не только Machine Learning. Большая подборка датки на самые разные темы. Спойлер: ImageNet вошёл, CIFAR, MNIST и Титаник нет. Качать бесплатно без смс тут: https://clc.to/traintestrepeat
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
% женщин в региональных парламентах индийских штатов. Максимум там примерно 29%, около трети. А минимум там 0%. Индия всё ещё остаётся традиционной страной, несмотря на Индиру Ганди и Нирмалу Ситхараман (министр обороны сейчас).
МЧС в России учится строить прогнозные модели по ЧС по историческим данным. Получается хорошо. Модель предсказала затопление 275 домов, фактически затопило 268.