Category: it

Category was added automatically. Read all entries about "it".

5 алгоритмов кластеризации данных

5 алгоритмов кластеризации данных
Джордж Сейф
The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know
George Seif
ссылка towardsdatascience.com


по ссылке перейдите! там офигенные анимации работы нейросетей разных типов для интуитивного представления
мне лень вставлять сюда )

одноклеточный организм до 5см в диаметре

одноклеточный организм до 5см в диаметре

не знал, что такая штука есть
(спасибо френду https://vlkamov.livejournal.com/2427521.html )

Домен: Эукариоты
Царство: Растения
Отдел: Зелёные водоросли
---
https://ru.wikipedia.org/wiki/Валония_пузатая
Валония пузатая, как правило, растёт единично и лишь изредка — в группах, которые появляются в приливных зонах тропических и субтропических зон, таких как Карибские острова, на север до Флориды, на юг до Бразилии и в индо-тихоокеанском регионе[4]. Часто обитает в коралловых отложениях[5]. Встречается на глубине до 80 м.

Валония пузатая — одноклеточный многоядерный организм, который по форме может варьировать от сферического до овального, цвет от травянисто-зелёного до тёмно-зелёного. В воде может казаться серебряным, цвета морской волны и даже черноватым. Интенсивность цвета определяется количеством хлоропластов в клетке.
Поверхность водорослей зеркально-блестящая, как стекло.
Таллом состоит из тонкослойной прочной многоядерной клетки, диаметр которой колеблется от 1 до 4 см, но может иногда достигать 5,1 см.
---

разрыв физического и информационного моделирования

разрыв физического и информационного моделирования

1.
тут разрыв восхождения от конкретного к абстрактному или разрыв в переходу от абстрактного к конкретному

как бороться со сложностью, что общего, от конкретного к абстрактному и обратно
https://deep-econom.livejournal.com/539356.html

2. тут разрыв для биологических систем

Раздражимость -> возбудимость -> безусловный рефлекс -> привыкание -> условный рефлекс -> ??? -> логика.
Создание искина методом туда и обратно.
http://deep-econom.livejournal.com/51555.html

3. трудная проблема сознания по сути это разрыв в объяснении возникновения сознания и субъективного опыта из объективных феноменов

====================
4. разрыв физического и информационного моделирования

информация появляется там, где появляется отражение

появление отражение влечет появление модели
это влечет отрыв образа от оригинала
это влечет появление информации
информация влечет появление алгоритмов
алгоритмы влекут сознание

контрпример
как не моделируй, как информационно/алгоритмически/модельно не извращайся, но кипяток в котелке не получишь
чтобы вскипятить воду на огне, нужен реальный физический процесс выделяющий тепло
никакое моделирование не порождает физические эффекты!

здесь происходит разрыв

что если управление телом порождаемое мозгом подобно тому как костер выделяет тепло?
тогда сильный ИИ невозможно получить информационным/алгоритмическим путем
возможно только с помощью физического моделирования

/*но тут есть один трюк, это совмещение информационного/модельного моделирования с физическим
но это не совсем то
я же пока утверждаю, что носитель совсем не важен, у меня "идеальная" теория в некотором смысле, сознание не зависит от материи
(в некотором смысле, надо только понимать в каком, в том же смысле, в каком алгоритм сортировки не зависит от языка программирования и от машины на котором он будет исполняться)
=================

5. разрыв понимания, семантический разрыв
пока нет понимания у ИИ, он никогда не будет сильным.

Итого.
у нас в наличии пять разновидностей разрыва, но все они проекции одной проблемы
эти разрывы будут устранены только конкретным воплощением сильного искусственного интеллекта
возможно еще какието виды разрывов можно придумать или както по иному проклассифицировать

но я всетаки бы хотел обратить внимание на самый важный разрыв под номером 4
4. разрыв физического и информационного моделирования

он меня беспокоит больше всего )
одна надежда, на явную модельную природу ощущений

надо будет написать подробнее о природе ощущений, развитие рецепции до перцепции,
/* хехе, тоже умею умными словами писать ))
развитие рецепции до ощущения и восприятия

как бороться со сложностью, что общего, от конкретного к абстрактному и обратно

как бороться со сложностью, что общего, от конкретного к абстрактному и обратно

/* смутно (поток сознания по сути), но если я начинаю причесывать, то тону в деталях, в ссылках и теряется суть, считаю фиксацию даже смутного важнее причесывания

1. от конкретного к абстрактному, дерево абстракции


2.
типы данных не нужны
нужен минимальный алфавит:
- есть_сигнал/нет_сигнала,
- 0/1,
- a/b

Collapse )

что общего?

1. что общего между всеми этими машинами и моделями вычислительных устройств?

2. понятно, что это модели универсального вычислителя, но что между этими разными моделями общего?

3. что общего между разными типами физических вычислительных устройств: процессоров, калькуляторов, арифмометров, счетные палочки, чётки, абаки, юпана, бруски, лог.линейки и т.п.?

http://computerhistory.narod.ru/vichislit_prisposob_ustrojstva.htm
Вычислительные приспособления и устройства

/* носители информации http://computerhistory.narod.ru/nositeli_inf.htm

Машина Тьюринга. Машина Поста.
https://deep-econom.livejournal.com/56644.html

Нормальные алгоритмы Маркова. Марковские подстановки.
https://deep-econom.livejournal.com/298250.html

Нормальный алгоритм Маркова
https://ru.wikipedia.org/wiki/Нормальный_алгоритм

Машина Тьюринга https://ru.wikipedia.org/wiki/Машина_Тьюринга

Машина Поста. https://ru.wikipedia.org/wiki/Машина_Поста

Лямбда исчисление https://ru.wikipedia.org/wiki/Лямбда-исчисление

https://ru.wikipedia.org/wiki/Категория:Модели_вычислений

модели, алгоритмы, математика, сложность, эквивалентность описаний

модели, алгоритмы, математика, сложность, эквивалентность описаний

эквивалентность описаний, но разная сложность
пример, движение планет относительно друг друга достаточно точно описываются, но разная сложность
Гелиоцентризм и Геоцентризм (гифка, картинка)
[Spoiler (click to open)]
Гелиоцентризм и Геоцентризм (гифка, картинка)



Как справиться со сложностью? - deep_econom
Разделить на части. Если вы не разделили - вы не справились! - vida_louca.

поразмышляю
чтобы нечто понять, надо построить модель этого
построить означает сконструировать, создать конструкцию, т.е. создать/организовать взаимодействие частей

модель состоит из какихто деталей, частей/подробностей
это подробности могут быть разной степени подробными, см. Фейнмана

Collapse )

(no subject)

Как я перешел от нулевых навыков программирования к специалисту по данным за 6 месяцев
4 инструмента, которые я использовал, чтобы научить себя науке данных, не тратя доллар
ссылка: How I went from zero coding skills to data scientist in 6 months

Эта история расскажет о 4 различных курсах, которые я прошел, и о том, как они привели к работе по науке данных на старте в сфере здравоохранения в Силиконовой долине.

1. Codecademy
Чтобы начать изучать код, я использовал Codecademy
сейчас, я бы, вероятно, выбрал курс « Анализировать данные с помощью Python»

2. Курс Datara Специализация от Джона Хопкинса
Во-вторых, я получил специальность Coursera Data Science у Джона Хопкинса
Collapse )

Как справиться со сложностью?

Alan Kay notes
How to tackle complexity?
http://rickardlindberg.me/writing/alan-kay-notes/

---
Алан Кей отмечает
Опубликовано 25 сентября 2019 года.

Еще в 2012 году я наблюдал выступление Алана Кея под названием « Программирование и масштабирование», в котором он рассказывает о том, как современное программное обеспечение стало настолько сложным, что мы не можем его понять. С тех пор меня интересовали его идеи. В этом посте я суммирую заметки и цитаты, которые я собрал, изучая Кей и смежные темы. Фогус сделал аналогичный пост на этот раз под названием Суп .

Как справиться со сложностью?

В своем выступлении Кей намекает на один из способов решения сложности, который включает в себя решение проблем на языках более высокого уровня. Выслушав его выступление, а также прочитав SICP в университете, я узнал следующее о том, как справляться со сложностью программного обеспечения:
---

Lambda the Ultimate
The Programming Languages Weblog
http://lambda-the-ultimate.org/

http://lambda-the-ultimate.org/node/5548
История Lisp (История LISP по воспоминаниям Маккарти в 1978 году, представленная на конференции ACM SIGPLAN History of Programming Languages.)

(no subject)

мысли вслух
идеальный язык моделей это все равно, что идеальный язык программирования,
его ищут-ищут, найти не могут ))

Субъективное видение идеального языка программирования
https://habr.com/en/post/435300/
Collapse )