Am incercat in facultate sa studiez retele neuronale dar ce am gasit atunci pe internet erau chestii pur matematice iar profesorii nu prea m-au incurajat ca as putea gasi altceva mai interesant, asa ca recent cu noul trend cu machine learning si data science am inceput sa urmaresc tot felul de cursuri, si neural networks e una din modalitatile de a modela si implementa probleme de machine learning. Si am gasit utile urmatoarele resurse:
Adevarul este ca atunci cand vedeai o demonstratie pe 3 pagini la vreunt tip de retea neuronala iti pierea cheful de tot ce inseamna “inteligenta artificiala” Dar macar intelegeai cum functioneaza
Salut, nu cred ca trebuie sa insisti foarte mult pe retele neuronale, desi suna bine lumea e atrasa doar ca suna denumirea , fancy’’.
Se pare ca retele bayesiene si lanturile markov sunt doar niste retele neuronale deghizate bine cel mai posibil s-ar putea sa fie retele neuronale pe bune
Tocmai deasta e greu sa configurezi reteaua neuronala - decat lasandu-ti pcu-l deschis si sa te rogi ca gasesti de cele mai multe ori din nimereala o topologie buna, iar in retele bayesiene e aproape la fel de imposibil sa gasesti structura :))
Pe deep learning se bazeaza majoritatea produselor de la Google, Geoffrey Hinton a imbunatatit multe produse de la google folosind deep learning, ma uitam la un film pe youtube cu un tip care lucreaza la Google si vorbea despre partea asta de deep learning si mi s-a parut interesant, dar si Yan LeCunn discipolul sau care e director pe AI la facebook a facut progrese in convolutional neural networks care sunt folosite la recunoasterea obiectelor in imagini, in caz particular in facebook functia de recunoastere a fetelor si autotag, asa ca cred ca asta e trendul, dar cum spunea tipul de la google cand vorbea de deep learning iti trebuie multe resurse hardware si o multime de date ca sa configurezi reteaua neuronala si daca s-ar gasi o alta cale ar fi un progres urias, deep learning a explodat odata cu aparitia clusterelor de GPU computind si big data.
