0. user995065 121 17.05.19 17:15 Сейчас в теме

Корпоративный мозг на 1С и Python

Перед вами краткая инструкция, как можно быстро начать digital-трансформацию компании с помощью нейронных сетей на 1С, а также с использованием, в качестве дополнения, ресурсов Python.

Перейти к публикации

Комментарии
Избранное Подписка Сортировка: Древо
1. bonv 901 17.05.19 18:29 Сейчас в теме
Мною был приведен пример того, что нейронные сети можно создавать не только с помощью специализированных языков, типа Python, но и с помощью такого инструмента как 1С. В статье показано, что решить вопрос отсутствия функционала для умножения матриц, можно путем использования встроенного типа данных «Структура».

Язык Python это не специализированный язык для создания нейросетей. Это язык общего назначения.
Операции с матрицами в numpy выполняются на 3 порядка быстрее вашей реализации в 1С.

Не нужно писать нейросети на 1С для продакшен процессов. Нужно брать готовые библиотеки и их использовать.
KazanKokos; s22; awk; VladC#; stilet; mitia.mackarevich; papami; andreypahov; mivari; утюгчеловек; morin; TODD22; blackhole321; +13 1 Ответить
5. user995065 121 17.05.19 22:50 Сейчас в теме
(1) В момент редактирования документа в 1С, до его сохранения в базе данных, внешняя сеть на Python не увидит изменений в информации, которую вводит пользователь. Так что для многих задач в 1С ограничиться только внешней нейросетью будет сложнее.
7. bonv 901 17.05.19 23:06 Сейчас в теме
(5) Если исходить из
2-й вариант: используем из 1С данные, расположенные в таблицах SQL-сервера, а саму нейросеть и обработку данных выполняем на Python.

то да.
Но это не самый лучший вариант.
Лучше и практичнее: выносим обученную модель в микросервис и уже из 1С обращаемся к этому сервису.
18. user995065 121 18.05.19 15:53 Сейчас в теме
(7)То, о чем вы говорите - это идеальный вариант. Но для компании, в которой есть только 1С, "На чём писать сеть ?" - это вопрос №3, т.к. вопрос №2 - это "Готов ли ваш ИТ-директор сразу брать специалистов по Python или он вначале посмотрит несколько простых примеров для простых задач на 1С?". Не все еще уверовали в ML :) Вопрос же №1 - "Есть ли в компании кто-то, у кого всё в порядке с матано-функаном для корректной интерпретации результатов и построения моделей ?"

Библиотеки для нейросетей в меньшем приоритете, чем модели и данные, железо. Это не ООП. Сеть любой архитектуры со всеми видами оптимизации вы и сами напишите за вполне приемлемое время. А группа разработчиков - подавно.

О варианте "с микросервисом" будет следующая статья, с практическим примером. Будут только регистры и внешняя сеть.
20. bonv 901 19.05.19 09:15 Сейчас в теме
(18) у вас какое-то смещенное мнение. Все строится от нейросетей. Т.е. все остальные алгоритмы машинного обучения у вас уже априори в проигрыше. На данный момент не существует алгоритма, который работает одинаково хорошо во всех задачах.

Чтобы получить какие-то результаты для понимания полезности внедрения ML, не нужен
кто-то, у кого всё в порядке с матано-функаном для корректной интерпретации результатов и построения моделей
, а нужен человек, который готов это все продвигать в компании.

И если речь идёт о найме, то нужно брать специалиста по машинному обучению, а не разработчика. Разработчики понадобятся уже после.

Вот вы говорите, что модели, данные и железо первично, а потом уже библиотеки. Но при этом предлагаете с нуля писать нейросети в 1С. Как я уже писал, numpy работает на 3 порядка быстрее реализации на 1С. Переводя на понятный язык: обучение нейросети, которое занимает 10 мин, например, в библиотеке tensorflow, у вас на 1С займёт от 7 часов до 7 дней. Чтобы получить что-то полезное на выходе, нужно прогнать десятки, сотни или даже тысячи моделей. На 1С же это займёт вечность.


И еще, почему вы в статье пишите ".. используя машинное обучение и искусственный интеллект.."?

Это тоже самое что писать "... используя колеса и автомобиль..."
VladC#; andreypahov; +2 Ответить
23. user995065 121 19.05.19 16:53 Сейчас в теме
(20)Ну, чтобы в философию не уходить, давайте просто вы вывесите код сети в 1С и код на Python этой же сети для Tensorflow: опишем железо, параметры данных и замерим время вычислений, сравним результаты.

А то просто словами можно кидаться бесконечно. Простые нейросети в 1С легко реализуемы и быстро обучаются. Это факт. А против фактов не попрешь :) Поэтому нейросети могут быть взяты на вооружение любой компанией, где есть 1С. Пишите сети в 1С. Это легко и надежно. Ну, и конечно их архитектуры планируйте с учетом доступных ресурсов системы и нагрузки. От этой задачи никто не освобождал.
31. user995065 121 20.05.19 02:17 Сейчас в теме
(20)Вас пугает только вычисление матриц 1С-нейросетью ? Или еще что-то является критичным ? Матрицы выносим в ВК. Что еще там пересчитывается также часто ? Вынесите матрицы через NativeAPI и сравните с numpy - разрыв значительно сократится.
33. nomadon 377 20.05.19 08:46 Сейчас в теме
(31) повторю вопрос: "интересненько, а расскажите как n мерные массивы передавать в ВК что бы там умножать?"
41. user995065 121 20.05.19 21:22 Сейчас в теме
(33)Для хранения и передачи n-мерных матриц все элементы матрицы могут быть представлены в виде n+1-мерных векторов, которые будут содержать на 1-м месте значение соответствующего элемента матрицы, все остальные n-параметров (со 2-го по n+1-ый) - это его соответствующие n-индексов в матрице.
44. nomadon 377 20.05.19 21:27 Сейчас в теме
(41) крутяк, можно мне к вам на работу?
36. Darklight 19 20.05.19 11:05 Сейчас в теме
Помню, когда ещё был студентом - баловался нейросетями на страших курсах. Экспертную систему делал. И всё на 1С. Ну побаловался и забросил - не предназначена платформа для этого - хотя да, может, в силу своей некоторой, базовой универсальности, и лёгкой соединённости данных и алгоритмов. Но что, требуется от нейросети - скорости! А 1С Платформа её предоставить не сможет А так.... нейросеть можно и на СУБД построить, например на MS SQL Server через Transact SQL - и никакой посредник не нужен будет. Но скорости этого не особо прибавит. Тут нужен специальный движок, который сможет очень быстро и легко (для разработчика):
1. Совершать параллельные вычисления
2. Осуществлять гигантские выборки статистических данных
3. Совершать короткие но массовые апдейты весовых-ресурсов
4. Осуществлять быстрый массовый сетевой поиск (тут кстати, реляционные СУБД не шибко производительны)
5. Иметь удобны средства по настройке и тестированию нейросети
42. user995065 121 20.05.19 21:23 Сейчас в теме
(36) Чтобы не перегружать систему 1С и не блокировать работу пользователей, делается зеркальная копия базы (например, распределенная база данных и т.п.) с определенной периодичностью производим обмены.
Все вычисления, касательно обучения нейронной сети, переносим в копию базы, и далее готовую сеть переносим в рабочую базу.

Для ускорения формирования выборок, поиска в базе - индексируем использующиеся при поиске реквизиты, это увеличит размер базы данных, но значительно сократит время поиска.
51. Darklight 19 21.05.19 10:03 Сейчас в теме
(42)Всё это капля в море - а перенос в другую базу - никак не прибавит аппаратных мощностей!
55. user995065 121 21.05.19 21:57 Сейчас в теме
(51) Аппаратные мощности прибавит использование GPU, после того как мы вынесем основные вычисления в Python. Но только вычисления, а не сеть. Сеть остается в 1С. Я ниже, в ответе на комментарий, описываю всю связку "1С-нейросеть + Python". И проблема с производительностью уменьшается до допустимой.
52. Darklight 19 21.05.19 10:04 Сейчас в теме
(42)Всё это - капля в море. А перенос в другую базу - никак не прибавит аппаратных мощностей!
А вот интеграция с проектом MS Azure Machine Learning - вполне была бы интересна - коли у компании 1С (ну или, например, Яндекса) пока нет ещё своего аналогичного проекта.
56. user995065 121 21.05.19 21:59 Сейчас в теме
(52)Главное интеграцию организовать так, чтобы нейросеть могла обрабатывать не сохраненные в базе данных данные о работе пользователя. Это важно для многих задач. Т.е. в момент редактирования документа в 1С, до его сохранения в базе данных, нейросеть должна видеть изменения.
2. pm74 133 17.05.19 18:59 Сейчас в теме
(0) для каких задач в 1с требуется machine learning , только планирование ?
user995065; +1 Ответить
4. user995065 121 17.05.19 22:40 Сейчас в теме
(2) Спасибо за вопрос! В разделе "С чего начать" статьи перечисляются еще несколько задач, кроме планирования.
26. pm74 133 19.05.19 21:23 Сейчас в теме
(4) В реальности просто никто не придет и не скажет " сделай мне модель классификации того то по такому то набору признаков ", т.е. это либо в пределах самодеятельности и проф. любопытства ,либо какая то другая должность, не программист 1с (имо)
Ну а в техническом плане наверное действительно проще не изобретать велосипед на 1с а взять готовые библиотеки на питоне.
45. user995065 121 20.05.19 21:37 Сейчас в теме
(26)Ну, да. Это задачи для датасайнтиста. Кому интересен ML, тот и будет его продвигать и внедрять.

Проще сделать нейросеть на 1С, с разными костылями на ВК, чем приучить работать в Tensorflow всех начальников торговых и производственных подразделений, экономистов, главного бухгалтера и финансового директора компании, и еще нанять несколько Python-разработчиков.
48. pm74 133 21.05.19 07:07 Сейчас в теме
(45) вк или python - дело вкуса (хотя вы сами упомянули последний в заголовке) .
1с =>python можно сделать , например, через rpc
на скриншоте 2х2 на питоне через 1с (без ml )) )

несколько Python-разработчиков.
Насколько могу судить по примерам из интернета , там нет многостраничного сложного кода . Любой разберется. Даже я хоть и не настоящий сварщик питонист ))

приучить работать в Tensorflow всех начальников ...экономистов, главного бухгалтера и финансового директора
ну уж точно не надо)) Им нужен готовый продукт , красиво упакованый и перевязаный ленточкой. Полезные отчетики , кнопочки в 1с , экономистам можно картинки из Matplotlib
Прикрепленные файлы:
user995065; +1 Ответить
54. user995065 121 21.05.19 21:46 Сейчас в теме
(48) С rpc вариант стоит использовать. Сделаю, сравню с ВК. Спасибо!

Я ниже, в ответе на комментарий, описываю архитектуру связки "1С-нейросеть + Python", с выносом основных вычислений в Python.
57. pm74 133 21.05.19 22:08 Сейчас в теме
(54) да я потом прочитал коментарии ниже , но было поздно исправлять
текст запроса для xmlrpc
Скрытый текст
user995065; +1 Ответить
3. grumagargler 612 17.05.19 20:19 Сейчас в теме
Хорошая статья.
Подскажите пожалуйста, "digital-трансформация, digital-мир" это цифровая-трансформация / мир, или есть какой-то иной смысл непереводимости фраз на русский язык?
Sintson; morin; +2 Ответить
6. user995065 121 17.05.19 22:53 Сейчас в теме
(3) Главный смысл, как бы, в сочетании Python со средствами 1C - для применения нейросетей в компаниях, где есть 1С.
12. Steelvan 18.05.19 11:41 Сейчас в теме
(3) Смысл в том, что автор думает, что используя англицизмы она будет казаться умнее.

По мне так ровно наоборот, пихать англицизмы везде, даже не к месту, это полная пошлятина.
Perfolenta; VladC#; cdrw3; check2; +4 1 Ответить
8. BlinOFF 2 18.05.19 05:13 Сейчас в теме
не насилуйте 1ску, ей итак не легко ))
используйте инструменты, предназначенные для этих хадач, а в 1с готовый результат подгружайте.
Ящеен; VladC#; +2 1 Ответить
28. user995065 121 20.05.19 01:49 Сейчас в теме
(8)С точки зрения бизнеса, временные издержки по изменению ИТ-инфраструктуры воспринимаются компанией более болезненно, чем постоянные издержки, связанные с отставанием этой инфраструктуры от какого-то субъективного идеала, известного, к примеру, только вам. Это я про ошибочность распространенного в среде любителей компиляторов и ООП утверждения о том, что ML в 1С не может быть по определению.

Знаете продакшн-пословицу "Нафиг индукцию, давай продукцию"? Она на пальцах поясняет причину, почему все работают в 1С, а не, к примеру, в Dynamics AX. Работали, работают и будут работать. И все довольны :) Потому, что у 1С с MVP всё в порядке.

По этой же причине все будут строить сети в 1С, пока кто-то в это время рассказывает о смысле жизни и высоких возможностях в параллельных мирах. Каждому своё :) Зарабатывайте на внедрение нейросетей в 1С!

Всё, что большими коллективами людей из сферы AI и ML придумано и написано, к примеру, для Tensorflow, может быть отобрано под конкретную задачу и легко переписано под 1С. Нейросеть - это простой "алгоритм". Никаких аналогий, к примеру, с гигантскими веб-фреймворками там нет. На нейросетях кодеры в таком объеме не нужны. А недостающие несколько обработок для вычисления функций матана написать для 1С или вывести перемножение матриц в ВК на GPU - это, вы считаете, проблема ?
Perfolenta; Evgeniy_Bayd; +2 2 Ответить
9. nomadon 377 18.05.19 09:32 Сейчас в теме
Nvidia gpu в 1с не будет никогда, продолжения не будет, огромный мозговой потенциал работает над созданием библиотек и алгоритмов, реализовывать все снова и на лад 1сников это конечно весело
Имхо, статья похожа на курсовую, возможно имел место «укус Белокаменцева»
RFP; VladC#; for_sale; cdrw3; salbey; papami; profiprog1c; Sybr; bonv; webester; ifal; Robbi; KroVladS; +13 2 Ответить
10. webester 29 18.05.19 09:58 Сейчас в теме
(9)Да когда первые несколько страниц - вступление, очень похоже, что так оно и есть. Мадам действительно разобралась с нейросетями и даже (ну ничего себе) научила 1с складывать два плюс два. Действительно очень важно и нужно особенно если учесть, что и алгоритмы и практическое применение нейросетей уже было на ИС.
17. user995065 121 18.05.19 15:51 Сейчас в теме
(10)Статья для управленцев, однако. Для выдающихся ученых в следующий раз напишу компактно: 2 страницы диффур и анализ DNC для Neural ODE :)
Perfolenta; andreypahov; +2 Ответить
11. KroVladS 32 18.05.19 10:10 Сейчас в теме
(9)
«укус Белокаменцева»

О новый термин ввели..
RFP; for_sale; torbeev; +3 Ответить
29. user995065 121 20.05.19 01:51 Сейчас в теме
(9) Насчет GPU: пишите банальную ВК и она вам умножение матриц из 1С посчитает на видеокарте. Какие проблемы ?
Что еще критичного для нагрузки, кроме матриц, вы считаете нужно из 1С-нейросети вынести на GPU ?

ВК для матриц на Python (с библиотекой для GPU) вас устроит ?
user774630; +1 2 Ответить
32. nomadon 377 20.05.19 06:11 Сейчас в теме
(29) интересненько, а расскажите как n мерные массивы передавать в ВК что бы там умножать?!
40. user995065 121 20.05.19 21:21 Сейчас в теме
(32) А что, вы не знаете, как работать с тензорами ? Выносите их данные в ВК и дальше делаете с ними всё, что захотите.
ВК для матриц и GPU со всеми библиотеками выложу со следующей статьей.
43. nomadon 377 20.05.19 21:25 Сейчас в теме
(40)понятно, спасибо
Жду в следующей статье упаковку массива в строку и обратный парсинг в numpy массив
С удовольствием проголосую за номинацию «теоретик-хайповед», спасибо за то, что дали понять утопичность дальнейшего взаимодействия
Идальго; KapasMordorov; minimajack; +3 Ответить
47. user995065 121 20.05.19 23:09 Сейчас в теме
(43) Подобные фантазии со строкой слегка удручают :) Вам надо, как бы это сказать, наверное знания немного подтянуть.



Для того, чтобы нейросеть могла работать on-line и использоваться в текущей работе пользователя, т.е. корректировать действия пользователя до того, как данные будут записаны в базу данных 1С, необходимо хранить саму нейронную сеть в sql-таблицах 1С (например, в виде регистров).

В момент заполнения документов, система сама отслеживает прописанные события формы и обращается к существующей на этот момент нейронной сети в 1С.

Нейронная сеть в 1С (n-мерная матрица) хранится в виде регистра сведений в sql-таблице базы данных. Эта таблица/регистр содержит n+1 реквизит, каждый элемент n-мерной матрицы (n+1-мерный вектор) - это запись в sql-таблице. Первый реквизит содержит значение соответствующего элемента матрицы, остальные n-реквизитов - соответствующие n-индексов в матрице.


Для того чтобы нейросеть могла обучаться на реальных примерах, для пользователя создается обработка. На форме обработки задается шаблон создания и заполнения примеров для обучающей выборки. Вся эта информация так же фиксируется в sql-таблицах 1С (регистр сведений).


После того, как обучающий пример в 1С зафиксирован, 1С вызывает внешнюю компоненту, которая запускает расчеты на Python. Python обращается к sql-таблицам 1С, в которых хранятся записи обучающей выборки. Python, произведя расчеты для нейронной сети, записывает полученный результат в sql-таблицу баз данных, в которой хранится нейронная сеть. В дальнейшем при работе пользователей on-line, 1С обращается к нейронной сети, которая является результатом, полученным в результате работы Python.
53. user995065 121 21.05.19 21:31 Сейчас в теме
(47) Я думаю, из приведенного выше описания понятно: нейросеть находится в 1С, обучается в режиме online, а все "тяжелые" вычисления производятся в Python, в первую очередь матрицы, в т.ч. и на GPU. Вялые контраргументы еще остались у кого-то ?
65. user1219528 21.06.19 07:26 Сейчас в теме
13. acanta 67 18.05.19 12:02 Сейчас в теме
А прикольно почитать приличную современную курсовую научную работу.Так сказать с высоты нашего опыта осознать глубину своего невежества.
Тезис о том, что нельзя сделать систему управляемой, если она не наблюдаема весьма интересен.
Особенно в свете тенденций отделения разработчика информационной системы от данных системы и приучение его работе с функциональной моделью как воспитание привычки к идеальному состоянию бизнеса.
15. user995065 121 18.05.19 15:48 Сейчас в теме
(13)Позвольте полюбопытствовать, разработчик информационной системы - это кто ? Не кодер на плюсах, часом ? Нейросети больше любят математиков, как бы. Да, и 1С-разработчик больше сориентирован на предметную область, чем кодер на "языке общего назначения". Поэтому сети для 1С-ников - это true :) Они быстрее разберутся и будут применять.
19. acanta 67 18.05.19 16:07 Сейчас в теме
(15) встречный вопрос а 1с разработчик он кто?
Если факультет прикладной математики, а не переученный бухгалтер или монтажник с неоконченным средне специальным то ваша статья это только начало.
Но вообще 2 + 2 это проблема, тут думать надо, яблоки считать, кубики, баранов. Можно и пропустить что то и дважды посчитать.
А таблицу умножения достаточно вызубрить.
14. comol 4075 18.05.19 14:23 Сейчас в теме
Ох... Ну конечно не "нейросетей" а машинного обучения. Особенно для приведённых примеров задач... Логистическая регрессия и градиентный бустинг дали бы лучший результат. В 1С это можно делать посредством ВК или http сервисов. Даже если на python написали.... LLVM вам в помощь. А так очень много красивых букв конечно
16. user995065 121 18.05.19 15:50 Сейчас в теме
(14) "А так очень много красивых букв конечно" Это вы про LLVM ? :) Кстати, я при использовании методов ML всегда обобщаю их до нейросетей. Так что всё таки нейросети. И только нейросети :)
21. ildarovich 6728 19.05.19 13:23 Сейчас в теме
Интересная статья даже если не соглашаться с выводами. Очень много примеров больших и маленьких открытий в современной математике. Чтобы искать каждый факт по отдельности, может быть, подскажете, откуда это все в основном взято. Может быть книга (чья?) или лекции (чьи?) или что-то еще. То есть где про все это почитать подробнее? Имеется ввиду не азбука, а вот типа этого "методы нейроматематики позволяют заглянуть в восемь раз дальше по сравнению с классическими методами прогнозирования"
24. user995065 121 19.05.19 17:02 Сейчас в теме
(21) Это взято из моей презентации для компании, в которой я внедряла сеть на 1С :)


А про результаты "в восемь раз дальше" , т.е. о Reservoir computing данные исследований приведены подробно здесь:

https://aip.scitation.org/doi/abs/10.1063/1.5010300?journalCode=cha&

https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs12559-017-9461-9

https://www.nature.com/articles/s41467-017-02337-y

http://www.bmp.ds.mpg.de/tl_files/bmp/preprints/Zimmermann_Parlitz_preprint.pdf


Возможно, через 2-3 месяца выложу сюда Reservoir computing, обобщенный до нейросети в 1С.
molodoi1sneg; ZOMI; +2 Ответить
38. ildarovich 6728 20.05.19 16:30 Сейчас в теме
(24) Этот ответ меня не удовлетворил. Меня бы больше устроили ссылки: https://habr.com/ru/post/358352/ , https://22century.ru/popular-science-publications/machine-learnings-amazing-ability-to-predict-chaos которые пришлось искать самому. Аналогичным образом нашел и некоторые другие первоисточники. В общем, "с миру по нитке - опера Шнитке".

Конечно, круг задач, к которым в статье предлагается применить нейросетевой подход, впечатляет. Особенно, если сравнить с результатами вот этого опроса: https://forum.infostart.ru/forum9/topic174867/ .

Но если посмотреть вдумчиво, то по поводу некоторых задач есть серьезные сомнения. Вот, например,
4. Решение систем линейных алгебраических уравнений
Да, в 1992 году Судариков в. А. написал вот такую статью Исследование адаптивных нейросетевых алгоритмов решения задач линейной алгебры // Нейрокомпьютер, 1992. № 3,4. С. 13-20. С тех пор прошло много времени, но ни в одной из библиотек методов решения СЛАУ на основе этого похода так и не появилось. Возможно, дело в том, что
Нейронные сети могут все. Но точно также «все» могут машины Тьюринга, интерполяционные многочлены, схемы Поста, ряды Фурье, рекурсивные функции, дизъюнктивные нормальные формы, сети Петри. В предыдущей главе было показано, что с помощью нейронных сетей можно сколь угодно точно аппроксимировать любую непрерывную функцию и имитировать любой непрерывный автомат. Это и слишком много ‑ никому не нужен столь широкий класс функций, и слишком мало, так как далеко не все важные задачи ставятся как задачи аппроксимации.

Другое дело, что в конечном итоге решение практически любой задачи можно описать, как построение некоторой функции, перерабатывающей исходные данные в результат, но такое очень общее описание не дает никакой информации о способе построения этой функции. Мало иметь универсальные способности ‑ надо для каждого класса задач указать, как применять эти способности. Именно здесь, при рассмотрении методов настройки нейронных сетей для решения задач должны выявиться реальные рамки их применимости. Конечно, такие реальные рамки изменяются со временем из-за открытия новых методов и решений.
Это отсюда: http://www.gotai.net/documents/doc-art-003-05.aspx
Видите, как аккуратно сказано "такие реальные рамки изменяются", не расширяются, а изменяются, то есть могут и сократиться.

По поводу восьми времен Ляпунова нужно еще смотреть, похоже на фокус. А что, если в резервуаре была функция, лежащая в основе упомянутого уравнения или его части? Но тут пусть ученые между собой разбираются. Похоже, тут больше research, чем production.

Приведу еще одну большую цитату из того же источника:
Нейробум: поэзия и проза нейронных сетей
В словах «искусственные нейронные сети» слышатся отзвуки фантазий об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Эти фантазии интенсивно поддерживаются многими разработчиками нейросистем: рисуется не очень отдаленное будущее, в котором роботы осваивают различные виды работ, просто наблюдая за человеком, а в более отдаленной перспективе – человеческое сознание и личность перегружаются в искусственную нейронную сеть – появляются шансы на вечную жизнь.

Поэтическая игра воображения вовлекает в работу молодежь, поэзия рекламы создает научную моду и влияет на финансовые вложения. Можете ли Вы четко различить, где кончается бескорыстная творческая игра и начинается реклама? У меня такое однозначное различение не получается: это как вопрос о искренности – можно сомневаться даже в своей собственной искренности.

Итак: игра и мода как важные движущие силы.

В словах «модное научное направление» слышится нечто неоднозначное ‑ то ли пренебрежение, смешанное с завистью, то ли еще что-то. А вообще, мода в науке – это хорошо или плохо? Дадим три ответа на этот вопрос.

1. Мода – это хорошо! Когда в науке появляется новая мода, тысячи исследователей, грустивших над старыми темами, порядком надоевшими еще со времени писания диссертации, со свежим азартом бросаются в дело. Новая мода позволяет им освободиться от личной истории.

Мы все зависим от своего прошлого, от привычных дел и привычных мыслей. Так давайте же приветствовать все, что освобождает нас от этой зависимости! В новой модной области почти нет накопленных преимуществ – все равны. Это хорошо для молодежи.

2. Мода – это плохо! Она противоречит глубине и тщательности научного поиска. Часто "новые" результаты, полученные в погоне за модой, суть всего-навсего хорошо забытые старые, да еще нередко и перевранные. Погоня за модой растлевает, заставляет переписывать старые работы и в новой словесной упаковке выдавать их за свои. Мода ‑ источник сверххалтуры. Примеров тому – тысячи.

"Гений – это терпение мысли." Так давайте же вслед за Ньютоном и другими Великими культивировать в себе это терпение. Не будем поддаваться соблазну моды.

3. Мода в науке – это элемент реальности. Так повелось во второй половине XX века: наука стала массовой и в ней постоянно вспыхивают волны моды. Можно ли относиться к реальности с позиций должного: так, дескать, должно быть, а этак – нет? Наверное, можно, но это уж точно непродуктивно. Волны моды и рекламные кампании стали элементом организации массовой науки и с этим приходится считаться, нравится нам это или нет.

Нейронные сети нынче в моде и поэтическая реклама делает свое дело, привлекает внимание. Но стоит ли следовать за модой? Ресурсы ограничены – особенно у нас, особенно теперь. Все равно всего на всех не хватит. И возникают вопросы:

нейрокомпьютер – это интеллектуальная игрушка или новая техническая революция?
что нового и полезного может сделать нейрокомпьютер?
За этими вопросами скрыты два базовых предположения:

на новые игрушки, даже высокоинтеллектуальные, средств нет;
нейрокомпьютер должен доказать свои новые возможности – сделать то, чего не может сделать обычная ЭВМ, – иначе на него не стоит тратиться.
У энтузиастов есть свои рекламные способы отвечать на заданные вопросы, рисуя светлые послезавтрашние горизонты. Но все это в будущем. А сейчас? Ответы парадоксальны:

нейрокомпьютеры – это новая техническая революция, которая приходит к нам в виде интеллектуальной игрушки (вспомните – и персональные ЭВМ были придуманы для игры!);
для любой задачи, которую может решить нейрокомпьютер, можно построить более стандартную специализированную ЭВМ, которая решит ее не хуже, а чаще всего – даже лучше
Показать
Идальго; Evil Beaver; +2 Ответить
46. user995065 121 20.05.19 21:40 Сейчас в теме
(38)Спасибо за дополнения и поддержку дискуссии! Планирую получить собственные экспериментальные результаты применения Reservoir computing на полноценной выборке в ближайшие месяцы. Результаты выложу здесь.

Насчет термина "нейробум"... Судя по количеству реально работающих приложений ИИ, сложно назвать это данью моде.
49. vvh74 21.05.19 09:00 Сейчас в теме
(38) Собственно, последний абзац у Горбаня своей ошибочностью перечеркивает все предыдущие размышления.
для любой задачи, которую может решить нейрокомпьютер, можно построить более стандартную специализированную ЭВМ, которая решит ее не хуже, а чаще всего – даже лучше
Вообще, для любой задачи можно построить специализированную машину, которая будет решать задачу лучше, чем универсальный компьютер (нейро или классический). В теории. На практике для огромного количества задач экономически необоснованно конструировать специализированные машины. А, к примеру, для шахмат, для распознавания голоса и изображений многолетние вложения в разработку алгоритмов уже практически влет разгромлены нейросетями. Да, это не философский камень. Но и давно уже не игрушки.
Так что учите ML или вас ждут перспективы разработчиков на фоксбейз.
user995065; +1 Ответить
22. acanta 67 19.05.19 14:52 Сейчас в теме
профессия библиотекарь на сегодняшний день уже может быть переквалифицироваться в хранителя музея.
25. Nefilimus 59 19.05.19 20:12 Сейчас в теме
Так себе информация я Вам скажу. Не очень яркие примеры использования нейросетей в 1С. Для того, чтобы ИИ правильно анализировал и принимал решения по работе в системе, необходима приличная база с данными, а также систематизация. Допустим, кладовщик должен отгружать товары сразу, после того как он попал в систему, но кладовщик у нас лентяй и делает с опозданием на час. А иногда вообще нужно действовать по обстоятельствам. Что тогда? ИИ будет выдавать такие же отвратительные результаты. Думаю для 1С ИИ не очень подходит.
27. lustin 19.05.19 23:37 Сейчас в теме
(0) Код конечно... Вообще не читабельный. Сонара на вас нет.

Что касается тематики - я использую https://github.com/BVLC/caffe через NativeAPI и не заморачиваюсь этим вашим питоном

А для любителей питона я уже год назад показывал - уже все готово https://blog.dataiku.com/deep-learning-with-dss
30. user995065 121 20.05.19 01:57 Сейчас в теме
(27) Органичнее и гармоничнее сеть для 1С реализовать в 1С. Через NativeAPI вынести наружу только "грузящие" вычисления. Матрицы, к примеру.
34. andreypahov 20.05.19 09:22 Сейчас в теме
Спасибо!
Явно интересная статья, которая может пригодиться - в том числе, в той сфере, которой я занимаюсь.
Жаль, что моих знаний математики и тем более программирования недостаточно для того, чтобы сходу понять ее.
35. Evgeniy_Bayd 20.05.19 10:33 Сейчас в теме
Спасибо за статью!
user995065; +1 Ответить
37. taishy 51 20.05.19 12:36 Сейчас в теме
Обучение это хорошо. Научить бы ИИ придумывать что-то новое...
68. Perfolenta 170 13.09.19 17:46 Сейчас в теме
(37) в том-то и проблема... ни какого ИИ не существует... и даже не известно с какой стороны к нему подойти...
я еще в 80-е в СССР читал в журнале "Наука и жизнь" статьи про экспертные системы и системы искусственного интеллекта... с тех пор мало что поменялось, за исключением увеличения производительности и миниатюризации компьютеров...
увеличение размера и сложности программ в совокупности с резким увеличением скорости их выполнения дают ложное ощущение, что машина думает, но она как и 40 лет назад просто считает....
Serg O.; matrix_line; +2 Ответить
39. TODD22 18 20.05.19 16:51 Сейчас в теме
Интересней было бы почитать не то как реализовать, про это уже много чего написано, а то что с помощью этого уже реализовано и работает. И желательно в сравнении с другими способами.
Например планируем закупки и сравниваем несколько подходов: пальцем в небо, от результата прошлого периода + 10%, нейросетью и тд. Что бы понимать какие задачи и на сколько эффективно можно решать с помощью нейросетей.

Так же возникает вопрос а кто будет отвечать за неверный прогноз?
50. vvh74 21.05.19 09:08 Сейчас в теме
(39) "кто будет отвечать за неверный прогноз" - вообще никак не относится к применяемым алгоритмам.
А про планирование я вам скажу. Если нет жесткого линейного алгоритма расчета, то нейросети - единственный вариант, который дает хоть какую-то надежду на результат, все остальное мало отличается от "пальцем в небо". Это по личным наблюдениям за полугодовым процессом попыток подобрать метод планирования продаж, причем в достаточно тепличных условиях.
user995065; +1 Ответить
58. KapasMordorov 428 23.05.19 11:37 Сейчас в теме
Крикливые заголовки, а также цитирование себя в соседстве с Кантом и Винером (причем себя впереди них), утонули в бессодержательном бла-бла-бла.
Это курсовая экономиста или маркетолога?
matrix_line; user1219528; for_sale; +3 1 Ответить
59. TODD22 18 23.05.19 11:41 Сейчас в теме
(58)
а также цитирование себя в соседстве с Кантом и Винером (причем себя впереди них)

"Так сказал я и сегодня, ну ещё Кант, но давно".
user1219528; VladC#; +2 Ответить
61. for_sale 783 24.05.19 22:08 Сейчас в теме
(58)
Да, уж от скромности автор точно не простудится))
60. dmagin 23.05.19 12:32 Сейчас в теме
Мне нравится напор автора.
Надо продолжать копать с такой же энергией в этом направлении.
Воды можно поменьше, а конкретики побольше.
user1219528; rintik; pm74; user995065; +4 Ответить
62. acanta 67 24.05.19 22:16 Сейчас в теме
Каждый ИТ директор должен защитить свою кандидатскую диссертацию!
63. nyam-nyam 27.05.19 13:45 Сейчас в теме
(62)И начать это делать на Инфостарте с виде статей и лирических отступлений от оных. И главное отвечать в комментах. :)
64. acanta 67 27.05.19 13:49 Сейчас в теме
(63) или с преподавания информатики в младших классах с репетиторством.
66. lmnlmn 54 13.09.19 09:03 Сейчас в теме
(64) Кхм, я параллельно преподаю детворе информатику и роботоехнику)) Я бы рекомендовал попреподавать ИТ или что-то близкое детворе возрастом от 5 до 14 лет - получите бесценные знания и опыт по понимаю и использованию социальных инстинктов людей для работы в команде что, несомненно, поможет в становлении ИТ-директора))
67. akimych 184 13.09.19 11:02 Сейчас в теме
приветствую , тема интересная, но в статье отсутствует важный момент, а сколько это денег стоит?
Ответ, начинайте на тех серверах, что есть и своими силами - не устраивает.

Так к примеру, наша БД далеко за ТБ и вешать на нее джобы, которые будут бегать и анализировать кучу данных нельзя.
Это значит, репликация, отдельная БД, , отдельный сервер, отдельный саппорт всего этого.

К примеру сколько будет стоить это история на данных размером хотя бы 1 ТБ?
69. mvxyz 138 13.09.19 21:46 Сейчас в теме
Вектор вашего бизнеса только тогда направлен в сторону совершенства, когда вы пользуетесь научными методами в управлении.

Весьма спорное утверждение. Вектор бизнеса, фанатично направляемый, например, методами науки эконометрики, может довести до банкротства, а не до совершенства.
Отдельный вопрос: Какие методы управления считать научными?
70. user1274438 16.09.19 13:49 Сейчас в теме
Сколько букв, и ничего по существу. Бизнес нуждается в диджи..., диги..., дижи... Нуждается, в общем, наш бизнес, значит. Спасибо, кэп.
Оставьте свое сообщение
Новые вопросы с вознаграждением
Автор темы объявил вознаграждение за найденный ответ, его получит тот, кто первый поможет автору.

Вакансии

Специалист внедрения и сопровождения 1С
Омск
зарплата от 25 000 руб. до 50 000 руб.
Полный день

Ведущий 1С консультант по БГУ
Омск
зарплата от 50 000 руб. до 95 000 руб.
Полный день

Автор новостных обзоров на тему 1С и бухучета
Санкт-Петербург
По совместительству

Ведущий программист 1С
Санкт-Петербург
зарплата от 130 000 руб.
Полный день

Ведущий программист 1С
Омск
зарплата от 70 000 руб. до 110 000 руб.
Полный день