Последние сообщения

Машинное обучение — так называется схема благодаря которой алгоритм может подстраиваться под требуемый результат (грубо говоря самоулучшаться), дип лернинг — это машинное обучение на большом объеме данных, искусственный интеллект — изначально под этим подразумевали искусственный разум (такой же как у тебя например, только искусственно созданный), но сейчас все больше просто подразумевают хоть какие-то признаки самостоятельного принятия решений (уже якобы интеллект), вобщем это уже категории из философии, а не программирования. Предполагается что машинное обучение — одна из основ для искусственного интеллекта.

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

DST Global

Вот очень точный ответ. Разберем эти концепции по порядку, двигаясь от общего к частному:

Искусственный интеллект можно сравнить с мозгом человека — это общая способность решать интеллектуальные задачи. Он включает в себя:

— Системы экспертные

— Робототехнику

— Компьютерное зрение

— Машинное обучение

Машинное обучение — это конкретный метод реализации искусственного интеллекта. Это как обучение ребенка на примерах:

— Классификация данных

— Прогнозирование

— Распознавание паттернов

— Автоматическое улучшение результатов

Deep Learning — это продвинутая форма машинного обучения, основанная на:

— Нейронных сетях

— Многослойной обработке данных

— Способности к самообучению

— Решению сложных нелинейных задач

Простыми словами:

— ИИ — это цель (создать умный компьютер)

— Машинное обучение — это путь к достижению этой цели

— Deep Learning — это современный, наиболее эффективный способ реализации машинного обучения

Все эти технологии взаимосвязаны и развиваются вместе, при этом каждая последующая является более специализированной и сложной версией предыдущей.

Давайте разберем эти понятия, представив их как вложенные уровни:

Искусственный интеллект (ИИ) — это самое широкое понятие, охватывающее все аспекты имитации человеческого интеллекта машинами. Это общий термин, который включает в себя любые системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: понимание естественного языка, распознавание образов, принятие решений.

Машинное обучение (Machine Learning) — это подмножество искусственного интеллекта, фокусирующееся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных без явного программирования. Проще говоря, это способ научить компьютер самостоятельно находить закономерности в данных.

Deep Learning (Глубокое обучение) — это подмножество машинного обучения, использующее нейронные сети с множеством слоев для решения сложных задач. Это наиболее продвинутая форма машинного обучения, способная решать задачи, которые ранее казались невозможными для компьютеров.

Представьте это как матрёшку:

— Самая большая матрёшка — это Искусственный интеллект

— Внутри неё — Машинное обучение

— В самом центре — Deep Learning

Машинное обучение это область AI. Deep Learning это область машинного обучения. Big Data — большие данные(???), которые нужны для всех терминов, которые тебя интересуют. Наука о данных = все выше перечисленное + еще больше.

AI — это модель, которая занимается принятием решений, выполнением какого-то выбора. Даже самые простые алгоритмы поиска пути — это тоже ИИ.

Такие программы можно писать руками, придумывая алгоритмы самостоятельно — это т.н. rule-based системы. Можно использовать существующие данные (входные+выходные значения) и подгонять нашу модель с какими-то изменяемыми значениями под эти данные. Это называется машинным обучением.
Есть много алгоритмов и моделей машинного обучения — например, деревья выбора и random forest, метод опорных векторов (Support Vector Machines, SVM) и нейронные сети. Область машинного обучения, посвященная работе глубоких нейронных сетей, называется глубоким обучением (deep learning).

Примером ИИ без машинного обучения может быть чат бот чисто на регулярных выражениях или AIML. Или какая-нибудь схема планирования взлета\посадки самолетов в аэропорте.

Я бы сделал зеркало для системы и там уже 5-й рейд для всего остального.

Или просто зеркало для всего — более чем достаточно, при наличии регулярных бэкапов.
мутить более сложные рейды — обычно нужно только если совсем не хватает денег.

Всегда, если есть возможность сделать два меньших массива вместо одного большого — делай два массива.

тип — под ситуацию и деньги, raid1 и 0 имеют наименьшие накладные расходы на процессор но кушают доступное место на диске

raid5 из трех дисков вполне возможен, так как используете десктопные ssd-шники, значит за скоростями не гонитесь и вам хватит софтварного mdadm (настоятельно рекомендую его а не встроенные в zfs и btrfs), поэтому 2 x raid5 по 3 диска — ваш выбор.

p.s. настрой мониторинг бэкапы! а при наличии второй машины, master-slave репликацию для базы, как один из инструментов онлайн резервирования (это так приятно запустить базу данных после сбоя в то же мгновение как умрет главный сервер).

2 raid1 под систему и эти ваши var/www

4 raid10 под базу

ничего лучше raid10 нет, только raid 10 на 12 дисках )))

raid10 на 6 дисков, конечно, если место не поджимает. Быстро, удобно, нет извращений «ой, системный диск пустой и вообще по нулям i/o, вебовый забит под завязку, а диски под базой загружены в потолок».

raid5 под базой зрелище зело печальное в работе.

Такой опыт давно был, у нас такая идея не сработала, аудитория на портале не сильно активна и готова покупать, портал и магазин это все таки совершенно два разных мира. 

Проблема ценообразования на агрегаторе действительно требует тщательного планирования. Предлагаю рассмотреть следующие подходы:

— Внедрить ступенчатую модель роста цен, где повышение происходит не резко, а постепенно, с учетом роста показателей проекта.

— Разработать систему бонусов для ранних клиентов: например, фиксированная цена на год при долгосрочном контракте.

— Создать разные типы аккаунтов с различными привилегиями: базовый, профессиональный, корпоративный. Это позволит существующим клиентам оставаться на своем тарифе, а новым предлагать актуальные условия.

— Внедрить модель оплаты за результат, где цена зависит от конкретных достижений (количество лидов, продаж, просмотров).

— Разработать систему скидок для постоянных клиентов при условии продления контракта.

— Создать прозрачную систему ценообразования, где клиент понимает, за что платит и какую выгоду получает.

Важно помнить, что ценовая политика должна быть справедливой как для владельца агрегатора, так и для клиентов. Рекомендуется заранее прописать условия изменения цен и включить их в договор, чтобы избежать конфликтных ситуаций в будущем.

Также стоит рассмотреть возможность предложения дополнительных услуг по актуальным ценам, не затрагивая основные тарифы.

Формирование ценовой политики для агрегатора — это действительно сложная задача, требующая комплексного подхода. Важно понимать, что цены должны расти органично вместе с развитием проекта, но при этом не отпугивать существующих клиентов.

Предлагаю рассмотреть следующие стратегии:

— Внедрить гибкую тарифную сетку с разными уровнями обслуживания. Это позволит новым клиентам начинать с базовых тарифов, а существующим постепенно переходить на более высокие планы.

— Использовать модель динамического ценообразования, где цена зависит от конкретных показателей (количество показов, конверсия, вовлеченность).

— Разработать систему лояльности для первых клиентов, предлагая им фиксированные цены на определенный период в обмен на долгосрочное сотрудничество.

— Внедрить пакетные предложения, где часть услуг предоставляется по старой цене, а новые функции — по актуальной.

— Создать пробный период с повышенными показателями для новых клиентов, чтобы они могли оценить рост эффективности.

Важно заранее продумать механизм информирования клиентов о предстоящих изменениях цен и предоставить им время на адаптацию.

Опять же, здесь я бы пошла по MVP — так как, всегда есть вариант, за что будет платить пользователь:

1 — вариант за 1 единицу услуги / продукта,
2 — вариант за месячное обслуживание по определённому тарифному плану,
3 — вариант по пакету услуг с определенным временем действия.

На самом деле в самом вопросе уже содержится ответ.

Если вы изначально будете брать с клиента не за стоимость рекламного контакта, но за стоимость вовлечения, тогда не возникнет и вопросов, связанных с увеличением стоимости, по следам роста трафика.

А вообще, абсолютно нормальным на рынке считается индексация ценовых предложений. Тем более вы всегда можете «привязать» эту индексацию к реальным изменениям: качество трафика, новые таргеты и т.д.

Вопрос интеграции информационного портала с интернет-магазином требует взвешенного подхода. На мой взгляд, объединение может быть успешным при соблюдении определенных условий.

Прежде всего, проанализируйте свою целевую аудиторию. Если ваши читатели заинтересованы в продукции, которую вы планируете продавать, то интеграция будет логичным шагом. Главное — не превратить портал в обычный каталог товаров.

Чтобы минимизировать риски снижения лояльности:

— Разработайте продуманный дизайн, где контент и коммерция не будут мешать друг другу

— Сохраните баланс между информационными и коммерческими материалами

— Обеспечьте высокое качество контента

— Предложите уникальные преимущества для покупателей

Создание отдельного домена может показаться более безопасным решением, но вы рискуете потерять часть аудитории и усложнить маркетинговую стратегию. Лучше сосредоточиться на создании бесшовного пользовательского опыта, где информация и покупки дополняют друг друга.

Важно помнить, что современные пользователи привыкли к многофункциональным сайтам, и при правильной реализации интеграция может стать вашим конкурентным преимуществом.