Рубрики
Без рубрики

Написание машинного обучения кода на 20-летнем программном обеспечении на 30-летнее оборудование

В этой серии я собираюсь документировать мой опыт с попыткой написать и выполнить машину … Теги с Python, рядом, MachineLearning, JustForfun.

ML на Python на следующий (7 части серии)

В этой серии я собираюсь документировать мой опыт с попыткой написать и выполнить программу обучения машины в Python 1.6 на следующем эмуляторе оборудования, работающего на следующем.

Два очка вверх спереди :

  1. Это бессмысленное, глупуе, что нужно сделать.
  2. Я надеюсь, что вы в конечном итоге наслаждаетесь ездой столько, сколько я.

Есть хороший шанс, что вызов, изложенная в основном бессмысленно для вас, и неясно, почему это глупуе.

Позволь мне покрасить широкие удары.

Цель

Задача, которую я изложил, имеет три компонента:

  1. Напишите и Выполнить программа обучения машины;
  2. В Python 1.6 ;
  3. Скомпилирован от источника в NextStep Отказ

Машинное обучение

Быть ясным, самая легкая часть этой проблемы будет Машинное обучение составная часть. Я очень из школы мысли, что термин «машинное обучение» охватывает широкую церковь, которая включает в себя основополагающие, но безумно полезные алгоритмы, такие как линейная и логистическая регрессия. Это относительно простые алгоритмы для реализации в любой среде программирования.

Назовите эту часть вызова, оправданностью проводить все это упражнение как «разведка в худшем случае в написании ML».

Python 1.6.

Python 1.6 – Что интересно в этом? Ну, Python – прекрасный, полностью оборудованный и надежный язык – и это, безусловно, Мой Перейти к языку, особенно в царстве анализа данных и изучения машины. Лично я начал использовать Python в своей версии Python 2.7, прежде чем сделать прыжок на различные версии 3.x в течение последних пяти лет.

Но Python – это удивительно старый язык, с его первым выпуском в 1991 году или полностью 30 лет назад!

Предупреждение: не может быть официальным документом Python.

Язык сделал невероятные прыжки и границы власти и функциональности, даже ограниченное время, которое я его использовал. Мне интересно перематывать часы 21 года до его 1,6 выпуска и исследовать особенности этих ранних выпусков.

Далее и NextStep.

Наконец, возможно, самые сложные, чтобы объяснить: Далее и NextStep. Следующий была аппаратная и программная компания, которая существовала в середине 1980-х – 90-х годов; Их основной программный продукт был операционной системой (OS), называемой NextSteP. Есть много Распаковать следующий, но есть три основных причины, по которым я заинтригован:

  • Далее был ребенок Стив Джобс и чаще всего ассоциируется с его «вторым актом» между выбросом Apple и в конечном итоге радоваться; Это период его жизни, возможно, почистил, возможно, из-за того, насколько плохо ему удалось дальше. Это буквавно называется временем, когда он допустил ошибки и научился быть лидером. Далее имеет долгую и драматическую историю, которую я не могу притворяться, что справляется, чтобы сделать справедливость; Это определенно стоит изучить Если вы заинтересованы в вычислительной основе.
  • Trama в стороне, ОС NextStep был искренне инновационным на свое время; Это было впечатляющее техническое достижение и считается мощной средой развития. Следующие машины и NextStep были связаны со многими технологическими сенсорными камнями 90-х годов: Doom и World Wide Web (Выберите свой предпочтительный порядок важности) оба были разработаны на следующих продуктах.
  • Наконец, есть хороший шанс, что вы все еще используете потомство отсекаю. NextStep в конечном итоге сформировал основу Apple Mac OS X и, следовательно, MacOS, iOS, iPados и т. Д. NextStep – это история, но его родословная продолжается.

Кроме того, у дальнейшего был действительно аккуратный логотип (который, конечно, имеет связанную историю).

Но почему?

Почему я сжечь свое ограниченное свободное время в глупого проекта, как это? Это очень законный вопрос. Есть две основные причины.

Прагматично, Технологическое расширение и развитие навыков это обычный и приветственный результат. Я всегда нахожу, что проведение глупого вызова, подобного этому, вводит кучу неожиданных технических задач, и решение их значительно расширяет мои горизонты. С этой проблемой я ожидал, что я собираюсь узнать хорошую сумму вокруг компиляции программ с нуля и манипулирования изображениями диска – и кто знает, что еще.

Цитировать Эльти Э. Мрисон Мы должны рассмотреть «История трех принцев Servendip, которая намеревалась найти интересного объекта в путешествии через их царство. Они не нашли особой цели их поиска, но по пути они обнаружили много новых вещей, потому что они что-то искали. Другими словами – установите произвольную цель, выполнить другие вещи по пути.

Но мой главный водитель не является личным развитием – это любопытство . Вот возможность погрузиться назад во времени, чтобы исследовать и использовать инструменты и порции «истории». Я хочу посмотреть, что было спасено и что было потеряно.

Видеть системы и объекты в их «прототипных» формах уже давно страстью; Как ребенок, я потратил намного больше времени, исследуя Sonic Hedgehog 2 Prototype Community Чем я когда-либо играл завершенную игру!

P.S., знаете ли вы, что они только недавно нашли a Соник 1 прототип После двух десятилетий поиска?

Будущие статьи и следующие шаги

(Простите на каламке)

Будущие статьи собираются покрыть многочисленные шаги на пути к достижению целей, изложенных выше.

Поскольку это собирается связать вместе много публично доступных ресурсов, будущие статьи будут включать в себя некоторые основные разделы:

  • Проблемы и решения , охватываю некоторые удивительные удары в дороге, я предполагаю, я буду встречаться,
  • А Обзор серий , покрывая то, что было сделано до сих пор,
  • А Сводка выводов в том числе все ключевые ссылки и ресурсы, которые я ударил, и;
  • Вещи, чтобы исследовать дальше Отмечая то, что мне было любопытно, но не копалось.

Надеюсь, это поможет сформировать полезные ресурсы для любых людей, которые хотят копать в том же песочнице, как я.

Увидимся в следующий раз!

ML на Python на следующий (7 части серии)

Оригинал: “https://dev.to/goyder/writing-machine-learning-code-on-20-year-old-software-on-30-year-old-hardware-2c75”