Координаты

[ZergMaster]

Нет, конечно же, ты ничего мне не должен.=) Так же, как и я тебе. Просто мало ли, может тебе интересно. Есть несколько лекций Артура Хачуяна на эту тему. С этого можно начать.
Вообще, тема датамайнинга и бигдата анализа - очень интересная штука. Я сам игрался с этим на ВКонтактике, инстаграмме, натравляя на них довольно простые python паучки. Интересно, что с больших данных получаешь порой неожиданную информацию по корреляциям, которую со своего роста никак не увидишь, только "с высоты".

[caseyryan]

Сообщение от ZergMaster

Нет, конечно же, ты ничего мне не должен.=) Так же, как и я тебе. Просто мало ли, может тебе интересно. Есть несколько лекций Артура Хачуяна на эту тему. С этого можно начать.
Вообще, тема датамайнинга и бигдата анализа - очень интересная штука. Я сам игрался с этим на ВКонтактике, инстаграмме, натравляя на них довольно простые python паучки. Интересно, что с больших данных получаешь порой неожиданную информацию по корреляциям, которую со своего роста никак не увидишь, только "с высоты".

А как проверить, что это не фигня какая-то? В плане того, что нейросеть отработала именно так, как это и ожидалось. Тут же все очень сильно зависит от того как ее обучили и на чем, что было принято за правильное, а что за неправильное

[ZergMaster]

caseyryan в случае с распространением информации - там даже обучение никакое не нужно, просто арифметика. Подсчет того, как далеко от источника (того, что запостил) уходит новость по репостам, подсчёт лайком, комментов, лайков комментов, дружественные связи между репостнувшими и комментаторами и т.п.
Если говорить про профилирование то да, тут нужна обучающая выборка. Но у нас же есть соцсети, где люди сами о себе всё рассказывают, заполняя анкетку. Вот тебе и выборка. Нейросеть обучается на них, выявляет закономерности их поведения. Таким образом учится профилировать пользователя по его поведению в сети, выдавая на выходе анкетку в том виде, в котором, по её мнению, он бы её заполнил.
Но такого рода профилирование это сложная задача. Нужно иметь в своём распоряжении весь массив данных соцсетей и, желательно, остального интернета.

[undefined]

вроде после cambridge analytica фб сильно подзакрутил гайки т.к. оказалось,что имея много данных легко можно стать президентом

[caseyryan]

Сообщение от ZergMaster

caseyryan в случае с распространением информации - там даже обучение никакое не нужно, просто арифметика. Подсчет того, как далеко от источника (того, что запостил) уходит новость по репостам, подсчёт лайком, комментов, лайков комментов, дружественные связи между репостнувшими и комментаторами и т.п.

Тогда это не интеллект, а просто алгоритм. Я такое несколько лет назад без всяких AI делал

[ZergMaster]

да, это data mining называется=) Когда ты из бигдаты извлекаешь некоторую полезную структурированную информацию, не очевидную сразу.

[caseyryan]

Сообщение от ZergMaster

да, это data mining называется=) Когда ты из бигдаты извлекаешь некоторую полезную структурированную информацию, не очевидную сразу.

А, ну да) я почему-то подумал, что ты про ИИ говорил)

[Psycho Tiger]

датамайнинга и бигдата анализа

натравляя на них довольно простые python паучки.

что с больших данных

ухххх