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深度学习真正有实用价值的应用
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深度学习真正有实用价值的应用# Programming - 葵花宝典
f*2
1
讨论一下。
图像的识别的确是breakthrough了(而且微软百度谷歌分别独立的都做到了),以及自
然语言处理(微软领先)
但是其他领域好像没有什么拿得出手的吧?例如说time series analysis,分析股票等
场景
哪位机器学习高手谈谈体会?
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b*s
2
围棋啊

【在 f******2 的大作中提到】
: 讨论一下。
: 图像的识别的确是breakthrough了(而且微软百度谷歌分别独立的都做到了),以及自
: 然语言处理(微软领先)
: 但是其他领域好像没有什么拿得出手的吧?例如说time series analysis,分析股票等
: 场景
: 哪位机器学习高手谈谈体会?

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w*g
3
你说的对。图像识别breakthrough已经非常非常牛B了。
剩下的就是盛名之下其实难符了。
围棋太小众了,没多少牛人在上面下功夫,并不能代表科技发展水平。

【在 f******2 的大作中提到】
: 讨论一下。
: 图像的识别的确是breakthrough了(而且微软百度谷歌分别独立的都做到了),以及自
: 然语言处理(微软领先)
: 但是其他领域好像没有什么拿得出手的吧?例如说time series analysis,分析股票等
: 场景
: 哪位机器学习高手谈谈体会?

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l*m
4
multiple channel time series cnn的效果不错, 照猫画虎就行

【在 f******2 的大作中提到】
: 讨论一下。
: 图像的识别的确是breakthrough了(而且微软百度谷歌分别独立的都做到了),以及自
: 然语言处理(微软领先)
: 但是其他领域好像没有什么拿得出手的吧?例如说time series analysis,分析股票等
: 场景
: 哪位机器学习高手谈谈体会?

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T*i
5
Gradient boosting之类的regression前几年有人用来赚了很多钱。
至于深度学习,我听到的是没人敢用。拟合太好了是一件很吓人的事情。这不是与天斗
与地斗,是与人斗的零和博弈。换你你敢用么?

【在 f******2 的大作中提到】
: 讨论一下。
: 图像的识别的确是breakthrough了(而且微软百度谷歌分别独立的都做到了),以及自
: 然语言处理(微软领先)
: 但是其他领域好像没有什么拿得出手的吧?例如说time series analysis,分析股票等
: 场景
: 哪位机器学习高手谈谈体会?

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n*3
6
May I ask how they make money by using GBM? predict in the street?
Gradient boosting之类的regression前几年有人用来赚了很多钱??

【在 T********i 的大作中提到】
: Gradient boosting之类的regression前几年有人用来赚了很多钱。
: 至于深度学习,我听到的是没人敢用。拟合太好了是一件很吓人的事情。这不是与天斗
: 与地斗,是与人斗的零和博弈。换你你敢用么?

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l*m
7
不过现在DL的train tricks 还是有用的,可以很好的控制overfiting。
DL的泡沫中还是有不少进展(实现),比如computing graph。 我预计随着bayesian
learning会有很大发展。

【在 T********i 的大作中提到】
: Gradient boosting之类的regression前几年有人用来赚了很多钱。
: 至于深度学习,我听到的是没人敢用。拟合太好了是一件很吓人的事情。这不是与天斗
: 与地斗,是与人斗的零和博弈。换你你敢用么?

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T*i
8
关键是你看啥。与其说predict,不如说是trade noise。其实从模式识别的角度看,是
一码事。

【在 n*****3 的大作中提到】
: May I ask how they make money by using GBM? predict in the street?
: Gradient boosting之类的regression前几年有人用来赚了很多钱??

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f*2
9
主帖问的不清楚,造成老魏往trading system的牛角尖里钻了....需要clarify一下。
这个帖子主要是想听听dl除了在image识别方面的应用外,还有啥真正的应用。
举个例子说,jeff dean一票人演示了一个chatbot机器人(演示效果不错),但是我想
这个应该是nlp的应用吧,基本也在这个帖子原文里提到的范畴吧。
还有啥比其他在对ML有需求的场景下,比现有ML方法效果好的应用吗?这些应用是啥,
想请懂行的讲讲。例如,email spam filter,这就是个应用,但是DL会比现在的方法
好吗?这个是本帖的原意。

【在 T********i 的大作中提到】
: 关键是你看啥。与其说predict,不如说是trade noise。其实从模式识别的角度看,是
: 一码事。

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h*i
10
“jeff dean一票人演示了一个chatbot机器人”
哪儿啊?link? 前几天还有一个DL的扇子跟我狡,说Google不做chatbot.

【在 f******2 的大作中提到】
: 主帖问的不清楚,造成老魏往trading system的牛角尖里钻了....需要clarify一下。
: 这个帖子主要是想听听dl除了在image识别方面的应用外,还有啥真正的应用。
: 举个例子说,jeff dean一票人演示了一个chatbot机器人(演示效果不错),但是我想
: 这个应该是nlp的应用吧,基本也在这个帖子原文里提到的范畴吧。
: 还有啥比其他在对ML有需求的场景下,比现有ML方法效果好的应用吗?这些应用是啥,
: 想请懂行的讲讲。例如,email spam filter,这就是个应用,但是DL会比现在的方法
: 好吗?这个是本帖的原意。

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t*9
11
word embedding 和 distributed representation 应该对NLP影响还是挺大的吧
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n*3
12
ok.thanks.

【在 T********i 的大作中提到】
: 关键是你看啥。与其说predict,不如说是trade noise。其实从模式识别的角度看,是
: 一码事。

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r*g
13
time series里面有的是有信号,信号加噪声,这种和语音/图象一样,可以学习出来;
但有的market data里面有没有信号都还只是信念而已,所以不能学出来也不奇怪。

【在 f******2 的大作中提到】
: 讨论一下。
: 图像的识别的确是breakthrough了(而且微软百度谷歌分别独立的都做到了),以及自
: 然语言处理(微软领先)
: 但是其他领域好像没有什么拿得出手的吧?例如说time series analysis,分析股票等
: 场景
: 哪位机器学习高手谈谈体会?

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N*m
14
不一样,图像存在以后就是静态的;市场是动态的

【在 r*g 的大作中提到】
: time series里面有的是有信号,信号加噪声,这种和语音/图象一样,可以学习出来;
: 但有的market data里面有没有信号都还只是信念而已,所以不能学出来也不奇怪。

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f*2
15
https://m.youtube.com/watch?v=90-S1M7Ny_o
不好意思,回晚了。

【在 h*i 的大作中提到】
: “jeff dean一票人演示了一个chatbot机器人”
: 哪儿啊?link? 前几天还有一个DL的扇子跟我狡,说Google不做chatbot.

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