Как они выводят если никто не покупает ? Кто сейчас покупает криптовалюты ? Ну ? и Какие обьёмы ?
И чем же эти "продуманные" отличаются ? Названием ?
Меньше читай хабр - там много херни. Нейросети имеют очень долгую историю. И в 2012 это уже не было новинкой. Системы визуального распознавания бум начался в 2006 году. Системы обработки BigData тогда же. Аналогично и проект ИИ от Гугла был запущен тогда же. Первые попытки графического программирования вообще 2003 год. На форексе трендовый анализ в 2007 тоже стали использовать некоторые. Для этого были нужны такие технологии как cell CUDA FireStream множественный паралелизм. Раньше конечно были VLIW но были не развиты технологии кремния. Они не давали нужного результата, плюс системы хранения данных именно тогда случился прорыв в развитии жёстких дисков и был преодолён предел в 80 гигов. Стали использовать многомодную структуру магнитной записи. Что привело к тому что жёсткие стали хрупкими.
Когда тогда прорыв и что есть прорыв - конкретно можешь сказать ? Я могу но зачем мне тратить время? убеди.
Ты ничего не знаешь о оптимизаци алгоритмов и компиляторов. Питон это язык вообще интерпретируемый - т.е. априорно параша в разы медленнее компилируемого. Он с динамической системой типов что требует арбитра - затраты. Он ООП - что тоже очень плохо так как тоже затраты, и вообще динамический. Если говорить примитивно и оценивать уровнем 0 прямой ввод битов 1 ASM то по 10 бальной шкале где 10 графическое програмирование и преобразование из текстового описания отдалённости от железа он 7. Есть очень мало языков которые хуже. Естественно чем дальше от железа тем больше накладные расходы. В нём нет никаких математических ускорителей как в Haskell который тоже более узкоспециализирован для матричных вычислений и который тоже дальше от железа чем C++ но всё же быстрее Java для некоторых вычислений. В идеале любой ИИ должен писаться на ASM но это адова затрата человекочасов. Поэтому С который 2 уровень. С++ это 4 уровень, Haskell 5 Всё те ИИ что сейчас наиболее развиты написаны на языках не выше 5 уровня. ООП это плохо но С++ на столько отточен, и на столько оптимизированы компиляторы что на данный момент он самый дешёвый способ написать нейросеть. Но все равно растёт спрос на C. Потому что он процедурный и статический что даже в теории всегда ближе к железу, и компилятор будет самый эффективный. Да там на реализацию при написании тратится в десять раз больше кода чем для Java в 25 раз больше чм для Pyton требует большего внимания - но зато скорость работы будет выше. Java популярна не просто так - она соблюдает баланс между человекочасами на реализацию и скоростью работы. Pyton ещё в два раза сокращает время разработки - но формирует худший байткод (избыточный и с мусором) и машина питоновская хуже джававской и по реализации но и по алгоритмическому пределу - короткие команды с кучей возможных свойств это по сути тоже самое что библиотеки в винде. Упрощают написание - но радикально снижают производительность. В среднем в три раза а по отдельным задачам до 20 раз. Джава и так не быстра а питон ... в итоге популярен он больше в РФ где всё госструктура и важны сроки а не скорость. Например в клиент банковском софте, Сайтах где можно было бы обойтись в десять раз боле слабым железом - но оно дёшево - заказчик заплатит.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png)
timeasmymeasure
no subject
Date: 2018-07-04 07:16 am (UTC)И чем же эти "продуманные" отличаются ? Названием ?
Меньше читай хабр - там много херни. Нейросети имеют очень долгую историю. И в 2012 это уже не было новинкой. Системы визуального распознавания бум начался в 2006 году. Системы обработки BigData тогда же. Аналогично и проект ИИ от Гугла был запущен тогда же. Первые попытки графического программирования вообще 2003 год. На форексе трендовый анализ в 2007 тоже стали использовать некоторые. Для этого были нужны такие технологии как cell CUDA FireStream множественный паралелизм. Раньше конечно были VLIW но были не развиты технологии кремния. Они не давали нужного результата, плюс системы хранения данных именно тогда случился прорыв в развитии жёстких дисков и был преодолён предел в 80 гигов. Стали использовать многомодную структуру магнитной записи. Что привело к тому что жёсткие стали хрупкими.
Когда тогда прорыв и что есть прорыв - конкретно можешь сказать ? Я могу но зачем мне тратить время? убеди.
Ты ничего не знаешь о оптимизаци алгоритмов и компиляторов. Питон это язык вообще интерпретируемый - т.е. априорно параша в разы медленнее компилируемого. Он с динамической системой типов что требует арбитра - затраты. Он ООП - что тоже очень плохо так как тоже затраты, и вообще динамический.
Если говорить примитивно и оценивать уровнем 0 прямой ввод битов 1 ASM то по 10 бальной шкале где 10 графическое програмирование и преобразование из текстового описания отдалённости от железа он 7. Есть очень мало языков которые хуже. Естественно чем дальше от железа тем больше накладные расходы.
В нём нет никаких математических ускорителей как в Haskell который тоже более узкоспециализирован для матричных вычислений и который тоже дальше от железа чем C++ но всё же быстрее Java для некоторых вычислений.
В идеале любой ИИ должен писаться на ASM но это адова затрата человекочасов. Поэтому С который 2 уровень. С++ это 4 уровень, Haskell 5
Всё те ИИ что сейчас наиболее развиты написаны на языках не выше 5 уровня.
ООП это плохо но С++ на столько отточен, и на столько оптимизированы компиляторы что на данный момент он самый дешёвый способ написать нейросеть. Но все равно растёт спрос на C. Потому что он процедурный и статический что даже в теории всегда ближе к железу, и компилятор будет самый эффективный.
Да там на реализацию при написании тратится в десять раз больше кода чем для Java в 25 раз больше чм для Pyton требует большего внимания - но зато скорость работы будет выше.
Java популярна не просто так - она соблюдает баланс между человекочасами на реализацию и скоростью работы. Pyton ещё в два раза сокращает время разработки - но формирует худший байткод (избыточный и с мусором) и машина питоновская хуже джававской и по реализации но и по алгоритмическому пределу - короткие команды с кучей возможных свойств это по сути тоже самое что библиотеки в винде. Упрощают написание - но радикально снижают производительность. В среднем в три раза а по отдельным задачам до 20 раз. Джава и так не быстра а питон ... в итоге популярен он больше в РФ где всё госструктура и важны сроки а не скорость. Например в клиент банковском софте, Сайтах где можно было бы обойтись в десять раз боле слабым железом - но оно дёшево - заказчик заплатит.