Pull to refresh

Comments 26

Нет. Ватсон не умеет самообучаться, он не умеет создавать новые знания. Это всего лишь большой (большой ли?) бэкграунд для обычной экспертной системы, с небольшими плюшками типа распознавания терминов в документах
Так для того и делают его доступным со смартфона, чтобы он смог учиться на своих ошибках. Плюс спайковая нейросеть, причем реализованная аппаратно и запатентованная, которую бравые IBMовцы собираются совместить с текущими вероятностными моделями. Типа левое и правое полушарие.
Спайковая нейросеть? Это что-то новое. Вроде бы раньше только вероятностные модели применялись в его applications
Полгода назад был получен патент? Ну да, с этой точки зрения не новое. Но я совершенно другое имел в виду.
Что если Ватсон и использует в своей работе нейросети, то начал делать это недавно
Где можно посмотреть на API?

Что вообще Watson может? То есть в смысле ML, что там есть? Его обучать можно? Например задачу восстановления регрессии он умеет? А как умеет? А что там можно подкрутить?

То есть хочется увидеть конкретный API, и возможности, а не общие слова про то, как Watson крут и как здорово он в healthcare поднаторел.

Вот небольшие примеры с описанием и кодом реализации — были бы очень в тему.
На сайте IBM есть описание уймы — множество вероятностных лингвистических моделей, скомбинированных в одно целое ML-алгоритмом.
А, так значит это таки не ML в общем виде, а просто вопрос-ответ на естественном (в данном случае только английском) языке. Как-то обучать тоже нельзя. Это совершенно не то, что мне надо. Спасибо.
Именно так. Не больше и не меньше. В вопросах выделяются термины, которые предварительно были изучены на массивах документов, и между которыми были построены связи, наделяемые весами на основе статистики. Получает вопрос — выполняет вывод по базе знаний, выдаёт вероятности каких-то других событий. Всё.
Создается впечатление, что авторы сами не знают к чему эту штуку прицепить, и активно ищут идеи. Ценность экспертной системы не в аппаратном и программном обеспечении, а в базе знаний. Ватсон создает базу знаний автоматически, переваривая пачки документов, однако старый добрый «ручной» метод (привлечение живых экспертов) гораздо качественнее
Прекрасно знают) Это reinforcement learning чистой воды.
Да нет там никакого learning. Есть только grabbing, detecting, stats и resolving. Опять-таки, я говорю про практическое применение, а не научно-офигительное
Конечно будет. Я, например, после обкатки очевидного simptomus.ru, работающего на практически идентичных технологиях (и неизмеримо меньших мощностях) разрабатываю другие applications, довольно неожиданные. Вопрос только когда и в каком качестве
UFO just landed and posted this here
UFO just landed and posted this here
А каким образом тут текущий ватсон поможет?

В принципе я тоже хотел бы его приспособить для диагностики медицинской. Но у меня данные далеко не в виде запросов на человеческом языке.
Ну это одно из первых его реальных приложений — медицинская диагностика. Но Ватсон умеет понимать только английский язык (хотя непонятно почему, Lucene вполне и18на).

А в каком виде ваши медицинские данные?
В виде показаний датчиков. С достаточно высокой частотой семплирования. Это вначале, потом по этому делу строятся некие вычисляемые значения. Но в принципе там можно было бы вытащить через ML много больше, если иметь такой мозг как у того же Watson'a.

А каким боком тут английский язык — вообще не понятно :-)
У ватсона на входе — тексты на естественном английском.

В вашем случае не экспертная система нужна, а нейросеть какая-нибудь с какими-нибудь распознаваниями образов. Хотя все от задачи, конечно же, зависит
Sign up to leave a comment.