Re: [請益] 非cs想走ai領域，投履歷沒公司理

[csfgsj (切割對半)]

※ 引述《csfgsj (切割對半)》之銘言：
: 但現實生活中的Domain可沒有那麼小
: 變化無窮無盡，電腦不懂得變通權變
: 看你能背到何時
: 這是所謂深度學習的侷限


深度學習的AI程式，我也會寫

這個程式用深度學習方式來判斷奇數或偶數
一共分為資料學習及資料判斷兩部分，也就是兩個routine

int  even_data_cnt = 0;
int  odd_data_cnt = 0;

int even_data[1000];
int odd_data[1000];

// AI method
//資料學習
void learn(int value, int num_type){

        if(num_type == EVEN){

                even_data[even_data_cnt] = value;
                even_data_cnt++;
        }
        else {

                odd_data[odd_data_cnt] = value;
                odd_data_cnt++;
        }
}

//資料判斷
int num_type_recognize(int value){

        int i;

        for(i = 0; i < even_data_cnt ; i++){

                if(value == even_data[i])
                        return EVEN;
        }

        for(i = 0; i < odd_data_cnt ; i++){

                if(value == even_data[i])
                        return ODD;
        }
                return unknown;
}

//AI用的是範本輸入以及範本比對的方法
//適用所有沒有數學知識的人

// formula method
//資料判斷，有數學知識的方法
int num_type_recognize(int value){

        if(value % 2 ==0) return EVEN; else return ODD;

}


如果你覺得這個程式很笨，那可是最夯的「深度學習」法


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噓 blackwindy: 不懂不要裝懂
→ blackwindy: 是來搞笑還是反串還是看不出來
→ blackwindy: 如果你真的以為是這樣 我只能說井底之蛙
沒有那麼難，用不著在這邊裝神弄鬼，故作玄虛
※ 編輯: csfgsj (111.243.180.38), 03/22/2017 17:49:14
→ blackwindy: GOOGLE都有資料 如果你還以為是資料庫查詢 就是不懂
→ blackwindy: 至少WIKI上那篇簡介看完再來討論好嗎 差太多
→ blackwindy: 你想法如果還停留在深藍那時期就是跟不上時代了
→ Kazimir: 是沒有很難 不過不是這樣
→ hsnuonly: csfgsj跟ultratimes誰比較專業R
噓 rayway30419: XDDDDD
→ Clangpp: 專業
→ Clangpp: 我是指反串
推 sunsamy: 我看原po詮釋得很完整啊,就是這樣
噓 longlyeagle: ??
噓 Sidney0503: 完全不是這樣  連google都不會   還有人推
噓 remmurds: 奇文共賞
噓 Murasaki0110: 廢 我都直接print出預測結果
→ physheepy: 你的cost function呢？ 第一次看到沒有cost function的
→ physheepy: 深度學習演算法
推 mdkn35: 這程式碼主要是要解釋概念 其實我也很好奇沒有先前的模組
→ mdkn35: 電腦該怎麼判斷?
推 sunsamy: 一直噓的人可以試著跑看看原po的code是否經過訓練後可以
→ sunsamy: 分辦奇數偶數,若不行分辦奇偶再來噓也不遲,要不然我都想
→ sunsamy: 噓原po的人了
→ sunsamy: 說錯了,是噓噓原po的人
→ sunsamy: 中文不好,不好意思,再表達一次: 噓~噓原po的人
→ physheepy: 深度學習對於沒看過的樣本 也可以進行分類 拿這篇的主
→ physheepy: 題為例 深度學習演算法可以告訴你 1001與1002是不同類
→ physheepy: 的數字 而不是像這篇這樣只能回你一個unknown
→ physheepy: 如果只能侷限在看過的樣本 那只稱得上資料庫搜尋
推 sunsamy: 原po的意思是說:深度學習不用太神話它,它的本質就是資料
→ sunsamy: 庫搜尋
噓 milkdragon: 難道圍棋程式是記下所有盤面嗎？ 少來搞笑了好嗎？
→ blackwindy: 這篇的程式碼就不是深度學習的方式 還有人推?
→ blackwindy: 是跟著反串還是真的以為深度學習就這麼笨喔?
推 sunsamy: 難道圍棋程式不用資料庫訓練盤面嗎？ 少來搞笑了好嗎？
→ blackwindy: 那只是訓練期 最後下棋不會去查資料庫
→ blackwindy: 至少不會像這篇一樣回去查表 笑死
推 sunsamy: 不用查資料庫是因為已經有一層最上的抽象層了,其實還是有
→ sunsamy: 查到這層,你連這層都拿得掉再來說都不用查資料庫
→ blackwindy: 不要拿深藍那種古代技術來看類神經網路 只會被笑
→ blackwindy: 那層又不是查表 跟這篇概念差很多好嗎
→ blackwindy: 那個只是權重之類的參數 還會跳動哩
推 tomdavis: 這是在反串吧XDD  表示某些公司高層對AI的想法
推 NCUking: 本質是資料庫搜尋XDD 拜託去看一下吳恩達的公開課好嗎
→ NCUking: 英文爛也沒關係 台大的老師也有公開課可以看
推 sunsamy: 只能說原po的AI程式是連深藍都不如的AI了,但是它仍是AI,
→ sunsamy: 因為已經能夠經由訓練而認得奇數,偶數.我不懂那麼那些
→ Kazimir: 深度學習的本質怎麼會是資料庫搜尋？
→ sunsamy: 噓的人的AI是怎麼子的呢?它都已經可以認得奇偶了
→ Kazimir: 你用資料庫搜尋畫一幅新的畫來看看
→ physheepy: 不認識1001不算認識奇偶
→ sunsamy: 這AI程式是在辨認奇偶,不是在看圖,它訓練後的確可以辨認
推 sing10407: 我覺得吼 有些人的專業如果被講得跟垃圾一樣，自然就
推 NCUking: 他這叫查表 只能用於traning data內的東西
→ sing10407: 會噓了，給您參考
推 sunsamy: 我被訓練後,應該也只能同意sing10407的解釋了
推 jakert123: 這是在反串上面那篇象棋的
推 yupog2003: 這程式有bug, odd的判斷式有錯
推 QBisaCat: wwwwww
推 sing10407: 明明就weak/strong AI定義問題，還有人能崩潰那麼久
推 sing10407: 確實以strong AI的定義來說，DL還差的遠
推 NCUking: 要說這是 rule-based AI 我同意
→ NCUking: 但跟 ML/DP 八竿子打不著
推 NCUking: 簡單說他是訂了1000*2種規則 但缺陷顯而易見
→ NCUking: ML就是要解決自幹規則的不足 才一堆人前仆後繼地研究
→ ihon822: ML是為了用已知解未知 這程式無法解未知啊...
→ Lordaeron: 深藍有用類神經? 哪是神經? ML=DNN 也夠神的.
→ Lordaeron: 而DNN早在類神經網路時就存在了. 就是當年的電腦不夠強
→ Lordaeron: 所以才停了久.
→ Lordaeron: 類神經網路沒哪麼神, 當然也沒太簡單.
噓 megawalker: 奇文共賞
→ Lordaeron: ML要找規則?規律? 哪不是DM 嗎? ALPHAGO的特徵,不就是
→ Lordaeron: 人給的嗎?
推 sttagomantis: 可以寫一支類似的程式來辨別Imagenet裡的資料嗎?
→ yr: 新的 AlphaGo 已經捨棄人類棋譜，從兩隻互下來學習了
推 Gaogaigar: 嚇死寶寶了
推 sunsamy: C語言的int訓練2147483647筆奇偶數不就可以解未知了？
→ sunsamy: 要不然自已truncate掉10位數以上的整數，只要訓練10筆
→ sunsamy: 也可以解未被訓練的奇數數，這個truncate的function
→ sunsamy: 就是俗稱的cost function，原po只是沒寫
→ sunsamy: 因為它的deep learning只有一層
推 hsnuonly: #1NIoZGoY (Soft_Job)
推 sttagomantis: NIPS在五月截止 請將這個大作發表上去
噓 expiate: 我是認真的，這個真的不是深度學習，上面推文似乎已經有
→ expiate: 人受騙了，拜託不要再反串了
→ Lordaeron: 棄人類棋譜，從兩隻互下來學習了?哪它的特徵還是AJA給
→ Kazimir: 沒有要微分要cost function 做什麼..
→ Lordaeron: 差在哪? 只是PATTERN 是不靠譜而已.
→ beatmania: 規則你都定好了...你哪有讓電腦去學習
→ Kazimir: 恩.. 上面說得太武斷了 應該說是求極值
推 shortoneal: 純推抖麵大師
→ baseguard: 不是這樣
推 Morphee: 完全正確 這是 supervised Knowledge Transfer Learning
→ Morphee: csfg 這篇已經被 ICLP 2017 accepted!
→ Murasaki0110: 你還是傳給Lecun好了 應該直接延攬進FAIR
→ allqooxx: 不忍噓 有一天我們都會老 大家要記得 R
→ mike0227: 讓我想到這篇 http://0rz.tw/qWzFt
推 fishlinghu: 學習完不是至少可以predict嗎 unknown是啥
噓 Sidney0503: 哈哈哈  終於看到最愚蠢的文字了
→ Sidney0503: 阿法狗團隊有一隻AI是不吃棋譜訓練的
(femlro 刪除 Sidney0503 的推文: 人身攻擊 公告處分)
噓 Sidney0503: 一偃s這段程式碼是不是深度學習都分不出來  只能推了
→ Sidney0503: 不要說學   連怎麼在沒有譜的狀況下下一步棋
→ Sidney0503: 為什麼會到DL出現才能打敗人類  之前AI都不行
→ Sidney0503: 如果連這個差距都無法理解   那麼建議先去了解演算法
→ Sidney0503: 第一章計算複雜度
→ Sidney0503: 棋盤的複雜度跟這段渺小的程式碼  如果覺得差不多
→ Sidney0503: 那你大概是在使用量子超級電腦  而不是一班電腦
噓 imaxpayne: 連深度學習定義是什麽都不知道拿個完全沒學習功能的程
→ imaxpayne: 式碼來搞笑
這位老兄講的好像你很懂
那你就講出來看看呀！說不定被笑的更慘
※ 編輯: csfgsj (210.71.206.217), 03/23/2017 09:13:27
噓 imaxpayne: 寫個If else 判斷式跟我說是深度學習，你試試看用if el
→ imaxpayne: se判斷式來下圍琪啊，總共的可能組合比全宇宙的原子還
→ imaxpayne: 多，你要多少硬碟才裝的下你的if else 程式碼
噓 DrTech: 連深度學習定義都不懂，不要來亂啦。
噓 ACMANIAC: 連 NN 都沒有，談機器學習都很勉強，深度學習？
→ ACMANIAC: 先去搞懂深度學習的定義，搞清楚別人在談論什麼再來吧。
→ fatb: 反串+1
→ ACMANIAC: 看了前一篇「看你能背到何時」原來是真的以為深度學習
→ ACMANIAC: 就是在查表 XDDDDDD 真是太好笑了
噓 kenimai: 不懂不要裝懂
→ kids1243: 想請問一下照你的定義的話 人類學習是不是也是查資料庫?
噓 sttagomantis: 發一篇NIPS來看看證明你真的懂 謝謝
→ Ekmund: 我以為是反串 原來你是真的弄錯了...
噓 goldflower: 很明顯if else哥是B.C 100 best paper得主
→ red0210: deep learning 可以解 training set 沒有的資料，你的不
→ red0210: 行，知道差距了嗎？
噓 ken9527k: 哈哈哈 笑話王又來啦
噓 XXXXSOW: 靠背 掉出一堆低水準ㄉ 真的爆笑
→ NaiChar: 連查資料都不會 文組工程師欸？
噓 FatGuyinNCTU: 超強der 強暴惹
→ FatGuyinNCTU: 「deep learning只有一層」是三小啦 XDDD
推 allqooxx: 朝聖抖麵大師
→ kaltu: 什麼時候決策樹也算ML了
→ kaltu: XP和Vista都是windows不代表XP就是Vista好嗎？