Обсуждение

> конкурентам? противникам? Соперникам.

Ну да, и так тоже. Я тут сознательно аллюзию делаю на http://ailev.livejournal.com/1038942.html (в этом предмете ведь тоже с блендингом не разберутся: что для одних "соперники", для других "краудсорсеры").

отественные специалисты, кстати, в этом спорте молодцы, например http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Dj

Andrew Ng сообщает, что хотя в научной ML среде к системам рекомендаций отношение прохладное, индастри называет recommender systems - наиболее значимым для бизнеса применением ML.

С русскоязычными (куда включаю и Украину, и Беларусь) специалистами в machine learning и соответственно data mining вообще всё в порядке: я их постоянно встречаю во всех тусовках. В онтологических тусовках их в разы меньше почему-то (хотя вот в ISO 15926 группе в LinkedIn их аж 6% -- но это результат отдельной оргработы ;) Ничего, когда дело до гибридных систем дойдёт (а это уже происходит постепенно), то люди и в онтологиях и в теориях понятий разберутся. Математическая-то база есть.

Ну не совсем так. Вот более объективная картинка: http://www.kdnuggets.com/2012/12/poll-results-where-did-you-apply-analytics-data-mining.html

Нюанс в том, что рекоммендеры могут быть применимы и в CRM (один такой рекоммендер для CRM ваш покорный слуга строил лично), и в банкинге, и в рекламе и дальше по списку. Кроме того, важный момент в следующем: индустрия говорит, что эти сисемы имеют наибольшее значение для бизнеса. А график на kdnuggets показывает только частоту применения.

Кстати, там всё очень быстро происходит. Дьяконов-то с апреля уже пятый: http://www.kaggle.com/users

А, то есть вы по типу обвязки алгоритма в целевом приложении, а не по "отрасли".

реально крутой пост, респект. И всегда подозревал в вас неравнодушие к спорту-^^)

Угу.

Нужно еще учитывать и то, что этот рейтинг - что-то вроде "лучший среди любителей", потому я бы к нему относился с осторожностью. Конечно, победа на Каггл - это очень круто, но в среде ML и DM есть определенная "звездная тусовка", которая занята в университетах и хай-тек индустрии, и которой участвовать в соревнованиях особо некогда. При всем уважении к Дьяконову, я бы не стал утверждать, что он "лучше" Andrew Ng, Jeffrey Ullman, Sebastian Thrun и Peter Norvig.

Я просто не люблю соревнований в чём-то обезьяньем или рыбном (быстрее бегать, быстрее плавать, быстрее и точнее кидать мячик). А вот к конкуренции, как работе мозговой мышцы, у меня всегда было уважительное отношение.

Ну да, разделение на "любителей" и "профи" есть в любом спорте, а самые крутые не участвуют в соревнованиях, это уж как обычно. Собственно, я указал на этот "спорт" именно как на edutainment -- то есть составную часть развлекательно-учебной деятельности. Ну, и рейтинг там по сопричастности тоже учебно-развлекательный. Занялись люди делом -- выпали из "официальных рейтингов", их рейтинг далее по делам их, а не по победам...

Именно так.

У меня кагбэ подход тише едешь дальше будешь. Я как-то прочитал что в среднем программеры пишут 40 строчек отлаженного кода в день. Это еще хороший результат, бывает и меньше. Я так прикинул, что обычно наверное пишут где-то 400 строчек в день, т.е. каждую строчку раз 10 переписывают :) Посему я "поставил" себе сверх-задачу переписывать каждую строчку раза два :). В соревнования такой подход никак не вписывается, хотя напряжения мозговой мышцы требует некислой. Ну и мои исследования собсно есть реализация этого подхода - над некоторыми задачами я уже не первый десяток лет раздумываю :). Просто теперь мышление перелезло на уровень, как написать строчку про описание мира (онтологию) а из нее получить уже код. Потому как ведь при смене требований/представлений о мире обычно много строчек переписать приходится. ЗЫ я тут не беру случаи когда какой-нить кодинг-манки как-то писал по стопиццот строчек в день в течении недели, я тоже иногда бываю кодинг-манки, но это фигня, компьютер код генерирует быстрее всякого кодинг-манки, так что на длительных промежутках все же лучше проинвестировать в создание или освоение того или иного кодогенератора. Ну и писать опять-таки 40 строчек в день из которых компьютер генерит стопиццот.

Есть практический интерес к алгоритмам рекомендаций/рейтингов. Буду очень признателен, если Анатолий Игоревич или кто-то из других участников подскажет ссылки уровня "для чайника, который матстат сдал двадцать лет назад" :)