"Machine learning" tanulásához mit ajánlotok?

"Ha mondjuk az a feladat, hogy készítsünk egy körrajzoló függvényt, akkor annak a függvénynek a megértéséhez szükség van legalább annak ismeretére, hogy a rádiusz"

Csak sosem ez a feladat. Az lehet pl. a feladat, hogy itt a rádiusz és legyen belőle kör terület, viszont te felhasználhatsz egy más által írt algoritmust is anélkül, hogy bármilyen matematikai ismereted lenne.

És a ML esetében legtöbbször erről van szó, ahogy a kérdezőt is ez érdekelte.

"Azt hiszem a fentiekből világosan látszik, hogy nincs igazad."

Az látszik, hogy nem tudod miről beszélsz. Nem egy embert ismerek, aki középiskolásoknak tanít ML algoritmusokat használni a matematikai ismeretek nélkül és élvezik, jót játszanak vele.

Azért mert te nem értesz hozzá, más még érthet.

Aki nem ért hozzá, az te vagy.

Ez nem is lenne gond, ha nem erőlködnél itt a hülyeségeddel.

Mivel kezdem az értetlenségedet, a tudálékoskodásodat unni, inkább idézek egy dolgozatból, aminek az ML a témája, hátha belátod, mekkora marhaságokat hordasz itt össze:

"A kurzus további részében konkrét tanuló algoritmusok megismerésére fogunk fókuszálni.

Szerencsére, ha éles alkalmazásban akarjuk használni őket, akkor nem kell mindent leprogramoznunk, mivel számos könyvtár/alkalmazás áll a rendelkezésünkre.

Azt viszont nagyon fontos látni, hogy

– megfelelő ismeretek hiányában –

nagyon könnyen lehet hibásan alkalmazni az algoritmusokat!"

Na most, a szerző a megfelelő ismereteknél, ha hiszed, ha nem, a matematikára gondolt.

A dolgozat forrása: [link]

"Ez nem is lenne gond, ha nem erőlködnél itt a hülyeségeddel."Ne magadból indulj ki. Megcáfoltalak, és megint jössz valami marhasággal.

"inkább idézek egy dolgozatból"

Ja, egy pdf-et, ami láthatóan órai vetítésre készítettek én is dolgozatnak hívnám, nem pedig bemutatónak. Nem lep meg, hogy az ML sem megy, ha olyan alap fogalmakkal nem vagy tisztában, mint a dolgozat vagy bemutató.

"Na most, a szerző a megfelelő ismereteknél, ha hiszed, ha nem, a matematikára gondolt."

Az a baj, hogy nem. Ahogy az idézett szövegben is benne van, a matek nekünk nem kell ,mivel azt valaki már megírta, nekünk azt kell tudnunk, hogy mit szabad az adott algoritmussal.

Pl. egy szélsőséges eset, ha képekből tanulna, de random számokat adunk át neki, akkor nyilván nem lesz jó megoldás. Egy már kevésbé egyértelmű eset viszont, hogy hiányzó adatokkal mit kezd.

Egyik általam felvetett probléma sem matematikai, de ha ezeket nem tudja valaki, akkor nem fogja tudni alkalmazni, és ezért kell ezeket tudni, nem pedig a matekot.

Ha annyira igazad lenne, akkor nem lenne nehéz a neten arról anyagot találni, ahol nem ilyen utalások lennének, hogy "megfelelő ismeretek hiányában", hanem kimondják, hogy matek nélkül nem tudod használni. Nyilván csak azért tudod ezt felmutatni, mert sehol nem írják azt, amit állítasz.

Ellenben ha nem tudod, hogy mit kezd a hiányzó adatokkal, akkor rossz eredményt kapsz.

"Az a baj, hogy nem. Ahogy az idézett szövegben is benne van, a matek nekünk nem kell "

Ezzel olyat hazudtál, ami bárki által ellenőrizhető. Itt van feljebb az eredeti szöveg, ami nem a matekot említi, hanem azt, hogy nem kell mindent leprogramozni, persze ez is egyetemi hallgatóknak szól, nem olyanoknak, mint pl. te. Mert neked sem matematikai háttered sem ezen a területen szükséges speciális ismereteid nincsenek. Nem tudod, hogyan is kell a gépi tanuláshoz szükséges adatokat gyűjteni, kiértékelni, szűrni, feldolgozni, az algoritmus számára emészthetővé tenni. Fogalmad nincs arról sem, hogy pusztán egy érdemibb ML függvénycsomag milyen tudást igényel csak ahhoz, hogy egyáltalán használatba vedd és annak eredménye ne egy rakat haszontalan hülyeség legyen.

A tanulás számítási elmélete, közelítőleg helyes (VKH, PAC) tanuló algoritmusok. Statisztikai tanuláselmélet (SLT). A tanuló eljárások minősítése. A VC-dimenzió fogalma. A tapasztalati hiba minimalizálás szerepe, ERM elv. A tanuló eljárások hibájának (általánosító képesség) felső korlátjai. Strukturális kockázat­minimalizálás (SRM) elve. Főkomponens analízis (PCA), független komponens analízis (ICA). Elméleti alapok. A PCA feladat, mint mintákból történő tanuló eljárás, PCA hálók. Kernel PCA. A független komponens analízis matematikai alapjai. Az ICA megvalósí­tása tanuló rendszerekkel.

Csak, hogy valami halvány kis fogalmad legyen arról, amiről oly bőszen ontod a butaságaidat.

"Ezzel olyat hazudtál, ami bárki által ellenőrizhető."

Nem hazudtam semmit. Miért okozhat nehézséget egy komplex matematikai alapokon nyugvó algoritmus megírása? A matek miatt.

Azzal, hogy ezt nem kell megtenni lényegesen megkönnyíti az emberek életét. Azért nem fogtad fel, mivel soha nem foglalkoztál ezzel a területtel.

"persze ez is egyetemi hallgatóknak szól"

Ja, azért hívtad dolgozatnak a bemutatót, mert neked szól. :D

"Mert neked sem matematikai háttered sem ezen a területen szükséges speciális ismereteid nincsenek."

Jah, végülis csak napi szinten foglalkozom vele, de biztos én vagyok a hülye, nem az, aki nem bírja bizonytani az állítását. :D

"Nem tudod, hogyan is kell a gépi tanuláshoz szükséges adatokat gyűjteni, kiértékelni, szűrni, feldolgozni, az algoritmus számára emészthetővé tenni."

Jó, akkor nem tudom.

De láthatóan te tudod és szerinted ezeket kell elvégezni, hogy tudd használni az adott függvényt. Csak hogy ez megint nem matek.

De nagyon cuki, ahogy ellentmondtál magadnak.

"Csak, hogy valami halvány kis fogalmad legyen arról, amiről oly bőszen ontod a butaságaidat."

Csak megint azt sikerült felsorolnod, amihez nem kell matek. Egyetlen egy problémát sem sikerült említened, amihez matekot kell tudni, ami elég szánalmas. Ugyanis pont az lenne az álláspontod, hogy mennyire kell hozzá a matek.

Nevetséges...

25: Hagyjad. Egy olyan emberrel vitatkozol, aki most megy majd érettségire emelt infoból és így hiszi magát programozónak

Biztos valami videóba hallotta, hogy semmilyen háttértudás nem kell és ő ezt elfogadja. Felesleges vitatkoznod vele, mert úgysem jutsz előrébb. Majd, ha elmegy Egyetemre megtudja és ilyen szakirány felé mozdul akkor majd rájön. Addig hagyd rá.

26:

"A dolgozat egy téma részletes, írásos kifejtése. A témától, illetve a közreadás módjától függően különféle alaki követelményeknek kell eleget tennie, ezeket általában a közreadó médium határozza meg. Sok esetben, valószínűleg hagyományként, az oktatási rendszerben a tudásszintet felmérő munkákat is dolgozatnak szokás nevezni.

A dolgozatok attól függően, hogy milyen témát és milyen mélységben taglalnak, különféle csoportokba sorolhatóak. Általában azonban igaz rájuk, hogy érvelő típusú szövegek."

27: Tökéletesen igazad van.

"Biztos valami videóba hallotta, hogy semmilyen háttértudás nem kell és ő ezt elfogadja."

Elég szánalmas, hoyg te beszélsz érettségiről és láthatóan nem sikerült azt sem felfognod, hogy mi az állításom.

Nem azt állítottam, hogy semmilyen háttértudás nem kell, hanem azt, hogy mélyebb - adott esetben egyetemen tanított - matematikai ismeretekre nincs szükség ahhoz, hogy valaki ML algoritmusok jelentős részét képes legyen használni, ami igaz.

És ezt mindenki tudja, aki foglalkozott már egy kcisit is vele.

"A dolgozat egy [...]"

Akkor az általad hivatkozott pdf nem dolgozat, de szép volt. A leírásod alapján egy dolgozat nem lehet interaktív, míg a hivatkozott pdf-ben még kvíz is van.

"Tökéletesen igazad van."

Ha bármiben tévedtem volna, akkor cáfoltál volna. Ezt nem tetted meg, mivel nem tudsz.

Gyakorlatilag beismerted, hogy igazam van.

"Nem azt állítottam, hogy semmilyen háttértudás nem kell, hanem azt, hogy mélyebb - adott esetben egyetemen tanított - matematikai ismeretekre nincs szükség ahhoz, hogy valaki ML algoritmusok jelentős részét képes legyen használni, ami igaz."

Pedig kell ... Sőt! Sokszor nem elég az, hogy te egy Proginfo vagy mérnökinfot elvégzel... egyszerűen kevés a tudás... Az a legjobb, ha külön Matekot is elvégzel egy programozás mellett.

Régen volt olyan, hogy Programozó matematikus - Na ott sokkal többet tanultál, mint most Programtervező informatikusként. És ott tanultál igazán algoritmusokat, mesterséges intelligenciát és még ez SEM ELÉG!

Természetesen lehet használni mások Algoritmusait, könyvtárait - ez jogos! Nem vitatom. De, hogy a háttérben mi van és miért van, na azt nem fogod tudni. Persze mondhatod, hogy hát de elég használni - persze, elég - és mit érsz vele? Semmit. Mert TE nem jutsz előrébb ezzel, sosem leszel igazi fejlesztő és sosem fogsz igazából mesterséges intelligenciával komolyabban foglalkozni - sem tanuló algoritmusokkal - sem semmivel, mert egyszerűen képtelen leszel tovább haladni. Majd mindig mások munkáját várod, de ezért Te nem fogsz pénzt kapni soha. Persze most mondhatod, hogy de hát a kérdező is csak hobbiból szeretné - Ez viszont nem olyan téma, ami hobbi, mert komoly szakmai tudás kell és aki ezzel foglalkozik, az tanulta, egyetemen, éveket, meg otthon éveket - és komoly időt fektetett a matematikába is - ahogy az egyik válaszoló írta: Nem vezet királyi út ... Az ember vagy rááldozza az éveit a matekra vagy inkább más irányba megy - Bele lehet kostolni, meg a nagyon alapokat megérteni, mindenféle háttértudás nélkül, mert persze 1-1 oktató kurzuson elmagyaráznak dolgokat, meg saját magad is rájöhetsz dolgokra, de ez semmire se elég sajnos.