Спасибо Вам! Я изначально знал что такое марковские цепи, поскольку по работе занимаюсь разработкой алгоритмов цифровой обработки сигналов для радиолокации. Марковские модели там используются в алгоритмах завязки траекторий цели. Ваша подача материала просто идеальна для пояснения сути процесса для тех впервые с ними сталкивается.
Здравствуйте. Спасибо. Классные канал и видео. Вспомнитесь простое определение алгебры-наука, которая показывает как находить неизвестные величины с помощью известных.)
Спасибо, после просмотра видео, разработал для дипломной работы математическую модель на основе цепей Маркова. Интересно было бы послушать про различные виды цепей Маркова!
Сделайте пожалуйста разбор алгоритма SHA 256 можно и 512. Вот прям так, чтоб скомпилированный код, давал тот же хеш, что и функция из библиотеки. Только чур, из дампа не репать.
6:06. Всё-таки марковские процессы - процессы размножения-гибели. В игре хорошо просматривается размножение (палочек), но плохо - гибель. Если же считать гибелью потерю кубика из-за белой единицы - то непонятно, что считать размножением.
эту технологию , вероятно, используют совместно с теорией игр для моделирования многовариантных сценариев когда прорабатывают всевозможные стратегии развития государств, экономики или ведения боя например. интересная тема!
@@DariaEmacs ну, изначально мы выбираем дверь и шанс выбрать неправильную 66%. То есть вот, мы выбрали и объективно с вероятностью 0.66 мы выбрали неправильно. Потом одну дверь убрали и ситуация вроде как 0.5 на 0.5, но мы то знаем, что оставшаяся дверь, раз уж наша на 0.33 правильная, значит другая на 0.66 правильная, так что выбор менять надо. Тут никакой новой информации для вас нет, но лично мне разные пересказы одного и того же помогают обрести понимание, или, по крайней мере, его ощущение.
То, о чем вы говорите (про определение авторства) есть ни что иное, как использование нейросети, обученной на основе "марсковского процесса принятия решений". Такой подход в обучении нейронных сетей называется "обучение с подкреплением", и он используется много где. Например, обучение роботов движению, автопилот в машинах, различные боты в играх (та же AlphaGo - нейросеть, обыгравшая чемпиона мира по игре Го). В общем, подобная нейросеть сама учится находить связи и зависимости, без помощи человека. P. S. В конце вы говорите, что нужно только понять и определить, для чего могут пригодиться марковские цепи. Ну так человечество уже десятки лет как поняло (и очень успешно), исходя из того, что я описывал выше))
Это и есть искусственный интеллект? Кстати, случайно тебя нашел в Ютубе и все.. влюбился... в программирование) Купил Прата, Страуструпа и зарегистрировался на степике)
❤️😅😊 спасибо, Андрей Владимирович! В какой-то мере, да. Можно обрабатывать огромное количество данных, анализировать и написать ИИ принятия решений. Такое используется в компьютерных играх, в робототехнике, в производстве т. д.
Тут могу посоветовать книгу "Эти замечательные цепи" В.Н. Андреев и А.Я. Иоффе, хорошая, научно-популярная. Легко читается, можно за пару дней осилить. Только там есть пару, огорчивших меня, опечаток.
Замечательный канал: с пользой для ума и юмором) Удачи Вам в Вашем творчестве!
Спасибо))!
Классное объяснение, прям захотелось побольше про эти Марковские цепи почитать! Люблю ваш канал, давайте больше видео, особенно сейчас, в карантин.
Спасибо! 😊 Отлично, цель достигнута)). 😃
Спасибо Вам! Я изначально знал что такое марковские цепи, поскольку по работе занимаюсь разработкой алгоритмов цифровой обработки сигналов для радиолокации. Марковские модели там используются в алгоритмах завязки траекторий цели. Ваша подача материала просто идеальна для пояснения сути процесса для тех впервые с ними сталкивается.
Спасибо большое! :)
Здравствуйте. Спасибо. Классные канал и видео. Вспомнитесь простое определение алгебры-наука, которая показывает как находить неизвестные величины с помощью известных.)
Спасибо Вам большое!
Блин, придется теперь пересматривать Числа 😏
Спасибо, после просмотра видео, разработал для дипломной работы математическую модель на основе цепей Маркова. Интересно было бы послушать про различные виды цепей Маркова!
😊 Здорово!
Ну до чего же милые глазки:)
Очень интересные видео спасибо вам.
Сделайте пожалуйста разбор алгоритма SHA 256 можно и 512. Вот прям так, чтоб скомпилированный код, давал тот же хеш, что и функция из библиотеки. Только чур, из дампа не репать.
6:06. Всё-таки марковские процессы - процессы размножения-гибели. В игре хорошо просматривается размножение (палочек), но плохо - гибель. Если же считать гибелью потерю кубика из-за белой единицы - то непонятно, что считать размножением.
эту технологию , вероятно, используют совместно с теорией игр для моделирования многовариантных сценариев когда прорабатывают всевозможные стратегии развития государств, экономики или ведения боя например. интересная тема!
Дарья, спасибо за контент!
p.s. Вы совершенно очаровательны )
Спасибо, Дим)
Дарья, а сможете запилить ролики по стандартным алгоритмам вроде видов сортировки и т.д.? Спасибо.
Могу. Были планы всю книгу Алгоритмы запилить.
Интересный ролик. После примера с кубиком сразу вспомнился парадокс Монти Холла. Противоположность вашему примеру с кубиком :)
Именно этот парадокс я до сих пор не могу осознать, несмотря на его простоту)). 🤪
@@DariaEmacs ну, изначально мы выбираем дверь и шанс выбрать неправильную 66%. То есть вот, мы выбрали и объективно с вероятностью 0.66 мы выбрали неправильно. Потом одну дверь убрали и ситуация вроде как 0.5 на 0.5, но мы то знаем, что оставшаяся дверь, раз уж наша на 0.33 правильная, значит другая на 0.66 правильная, так что выбор менять надо. Тут никакой новой информации для вас нет, но лично мне разные пересказы одного и того же помогают обрести понимание, или, по крайней мере, его ощущение.
То, о чем вы говорите (про определение авторства) есть ни что иное, как использование нейросети, обученной на основе "марсковского процесса принятия решений". Такой подход в обучении нейронных сетей называется "обучение с подкреплением", и он используется много где. Например, обучение роботов движению, автопилот в машинах, различные боты в играх (та же AlphaGo - нейросеть, обыгравшая чемпиона мира по игре Го). В общем, подобная нейросеть сама учится находить связи и зависимости, без помощи человека.
P. S.
В конце вы говорите, что нужно только понять и определить, для чего могут пригодиться марковские цепи. Ну так человечество уже десятки лет как поняло (и очень успешно), исходя из того, что я описывал выше))
Это и есть искусственный интеллект?
Кстати, случайно тебя нашел в Ютубе и все.. влюбился... в программирование) Купил Прата, Страуструпа и зарегистрировался на степике)
❤️😅😊 спасибо, Андрей Владимирович!
В какой-то мере, да. Можно обрабатывать огромное количество данных, анализировать и написать ИИ принятия решений. Такое используется в компьютерных играх, в робототехнике, в производстве т. д.
7:38 А на код можно взглянуть?
Почему не используете namespace std?
Уже отвечала под прошлым видео на такой вопрос. ua-cam.com/video/Oe9Qkt7IpK0/v-deo.html&lc=Ugxz-Oi-VrUb37IsiYd4AaABAg
@@DariaEmacs Классно, мне что теперь все комменты читать?)))
Я дала ссылку на коммент)). (PS. Есть ещё поиск по ключевому слову std))
@@DariaEmacs Ссылка не работает - открывает просто ролик. По поиску конечно найдено уже.
Насколько мне известно то using namespace std; не используют во избежание конфликтов подключаемих библиотек
Да поможет
коммент коммент коммент коммент
где вычитала?)
В универе рассказывали).
хотя ты как то давала список книжек по которым училась, мне до них еще добраться бы
Там не все книги были).
Тут могу посоветовать книгу "Эти замечательные цепи" В.Н. Андреев и А.Я. Иоффе, хорошая, научно-популярная. Легко читается, можно за пару дней осилить. Только там есть пару, огорчивших меня, опечаток.
@@DariaEmacs благодарствую!
А зачем показывать, как она штангу жмёт? Тоже цепь маркова
А потому что это её канал, что хочет, то и показывает.
Мой)), но человек в третьем лице ко мне обращается, надо его как-то поддержать)).