Ну как сказать, "статистический блок"? Она ведь и на 1 день предсказывает не хуже "физической" модели, и на 6 часов даже:
Моё замечание относится только к тому, что написанное в статье не является критерием истины. ...
А! Это уже совсем другой аргумент! Действительно, если авторы статьи заразились у климатологов "лечением" данных, или (предполагая хорошее в людях) просто увлеклись от чрезмерного энтузиазма и просмотрели принципиальные ошибки, а рецензенты "Сайенса", давно работающие в теме, их тоже не заметили... тогда, конечно, спорить не о чем; такое возможно. Впрочем, модель целиком лежит на гитхабе, а результаты крайне интересные — я думаю, многие её уже погоняли, и если она плохо предсказывает на свежих (а не архивных) данных, уже написали бы в редакцию, либо в ближайшее время напишут.
Вот "если бы результаты получились плохие, [статью] бы просто не написали" — это, по-моему, не аргумент. Во-первых, и про неудачные модели тоже пишут (хотя и не в "сайенс", конечно), а во-вторых, это же не случайное попадание: они ведь гоняли весь массив данных с 1979 года... это не "единичный успех". А в третьих, ну действительно, если бы получилось совсем из рук вон плохо — не написали бы, ну и что? В самом деле, нас же не интересуют (разве что в самом общем виде) первые 9999 попыток Эдисона сделать нить накаливания?
Но Вы очень верно заметили, что "с 60-х годов сами процессы изменились". Авторы подтверждают Ваше рассуждение, отмечая, что при добавлении в обучающий материал данных за '18, '19 и '20 годы (к "статистике" 1979-2017 годов) точность прогноза заметно возрастает. Что-то реально меняется, и модель эти изменения улавливает!
PS: Я в прошлой реплике назвал "тензорными" именно "нейросетевые" вычисления с короткой мантиссой, по примеру гугловских TensorFlow и TPU (Tensor Processing Unit), в противовес "физическим" с четверной точностью. Прошу прощения за недоразумение, но рад, что в остальном мы, вроде бы, согласились =)
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
no subject
Date: 2023-11-16 11:59 am (UTC)Ну как сказать, "статистический блок"? Она ведь и на 1 день предсказывает не хуже "физической" модели, и на 6 часов даже:
Моё замечание относится только к тому, что написанное в статье не является критерием истины. ...
А! Это уже совсем другой аргумент! Действительно, если авторы статьи заразились у климатологов "лечением" данных, или (предполагая хорошее в людях) просто увлеклись от чрезмерного энтузиазма и просмотрели принципиальные ошибки, а рецензенты "Сайенса", давно работающие в теме, их тоже не заметили... тогда, конечно, спорить не о чем; такое возможно. Впрочем, модель целиком лежит на гитхабе, а результаты крайне интересные — я думаю, многие её уже погоняли, и если она плохо предсказывает на свежих (а не архивных) данных, уже написали бы в редакцию, либо в ближайшее время напишут.
Вот "если бы результаты получились плохие, [статью] бы просто не написали" — это, по-моему, не аргумент. Во-первых, и про неудачные модели тоже пишут (хотя и не в "сайенс", конечно), а во-вторых, это же не случайное попадание: они ведь гоняли весь массив данных с 1979 года... это не "единичный успех". А в третьих, ну действительно, если бы получилось совсем из рук вон плохо — не написали бы, ну и что? В самом деле, нас же не интересуют (разве что в самом общем виде) первые 9999 попыток Эдисона сделать нить накаливания?
Но Вы очень верно заметили, что "с 60-х годов сами процессы изменились". Авторы подтверждают Ваше рассуждение, отмечая, что при добавлении в обучающий материал данных за '18, '19 и '20 годы (к "статистике" 1979-2017 годов) точность прогноза заметно возрастает. Что-то реально меняется, и модель эти изменения улавливает!
PS: Я в прошлой реплике назвал "тензорными" именно "нейросетевые" вычисления с короткой мантиссой, по примеру гугловских TensorFlow и TPU (Tensor Processing Unit), в противовес "физическим" с четверной точностью. Прошу прощения за недоразумение, но рад, что в остальном мы, вроде бы, согласились =)