TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1078 · 4.03

Первоначально я очень скептически относился к написанию кода нейросетками. Но при этой оценке я допустил ошибку: пробовал технологию на сишарпе, который, во-первых, знаю хорошо, во-вторых, на котором пишут в основном всякий энтерпрайз, где важна архитектура. Нейросети раскрываются, когда тебе нужно закодить чисто утилитарную вещь на малознакомом языке. Архитектуру ты всё равно строишь сам, да и проверить существующий код в большинстве случаев можешь без проблем. Но при этом не обязан помнить, как там в какой-то популярной библиотеке называется нужный метод, или какие есть в этом языке нюансы синтаксиса. Программирование это разговор человека с компьютером на языке компьютера. Нейросети делают шаг в сторону языка человека, но не так, как думают авторы новостных заголовков. Пока ещё в основном нельзя сказать «Сделай мне программу, которая посчитает деньги». Ты всё ещё должен иметь представление о структурах данных, алгоритмах, и, в общем-то, должен быть способен за вменяемое время написать такую программу самостоятельно. Поэтому и с нейросетью ты общаешься соответственно: «Два метода, в первый на вход поступает словарь с таким-то ключом, вытащи из него значения и отсортируй вот этим вот лямбда-выражением, второй метод проверяет пересечение таких-то двух выборок на непустоту и возвращает булев ответ, затем...». И вот это работает очень круто, потому что ты труба шатал помнить, что в этих ваших питонах None вместо Null или как там в каком языке инициализируется список. А так можно написать проект в два-три раза быстрее и с тем же уровнем качества, что и сам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #geoscience

当前筛选 #geoscience清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #306 · 30.05.2023 г., 21:20

Машинное обучение в геонауках. Обзор 70 years of machine learning in geoscience in review - статья почти 3-х летней давности, но от этого не теряющя актуальности. В этой работе дается обзор развития машинного обучения в геонауках за последние 70 лет 👴, со времен когда еще и машинным обученем это никто не называл. Кригинг, деревья, метод опорных векторов и далее к сверточным сетям и генеративным моделям глубокого обучения. Отсутствует только обзор популярных в последние годы больших языковых и генерационных моделей. В общем такое краткое изложение того с чего все начиналось и к чему пришли, применяя статистику и программирование для понимания земных процессов. Ко всему прочему это еще и прекрасный обзор литературы 📚. Или идеальная вводная лекция для курса "Машинное обучение в геонауках/поиске ресурсов" #ML#AI#geoscience#paper

Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #347 · 13.07.2023 г., 16:00

Будущее геоученых и геоинженеров Что если энергетический переход состоится? Что будут делать геоученые и геоинженеры, огромная доля которых работает в нефтегазовой промышленности? На этот вопрос отвечает статья в журнале Earth Science Systems and Society. Авторы выделяют несколько ключевых областей занятости кроме "нефтянки" (которая никуда не денется): • Подземные методы и технологии декарбонизации с упором на использование энергии, ее хранение и управление отходами. • Поиски и добыча критических элементов и металлов в рамках концепции устойчивой добычи полезных ископаемых. • Междисциплинарные задачи в науках о Земле, включая отраслевую политику и практику, а также политические, экономические и социальные темы. Статья с подробностями тут. P.S. Еще у нас есть твиттер. Но пока нет Threads :). #EnergyTransition@ClimateChange#NetZero#Geoscience