Thought log

Deep Learning เริ่มปรากฏประมาณปี 1940s แต่ที่ดูเหมือนใหม่น่ันเป็นเพราะว่าในยุคแรก ยังไม่มีอะไรโดนเด่นมากนัก และมีการเปลี่ยนชื่อไปเรื่อยๆ จนมาถึงปัจจุบันที่ใช้ในชื่อว่า Deep learning 1940s - 1960s ( Cybernetics ) 1980s - 1990s ( Connectionism ) 2006s - Present ( Deep Learning ) ในยุคแรกๆ โมเดลใน DL ถูกออกแบบให้เลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ ซึ่งก็เป็นที่มาของคำว่า Artificial Neural Networks ( ANNs ). อันที่จริง ก็ไม่ได้จะสร้างให้เหมือนสมองของสิ่งมีชีวิตจริงๆ แต่ถูกจุดประกายด้วยเหตุผลสองข้อหลักคือ สมองได้พิสูจน์แล้วว่า การโต้ตอบแบบชาญฉลาดมีอยู่จริง ดังนั้นแล้ว ถ้าจะสร้างระบบที่ชาญฉลาด ก็แค่ reverse engineer ในส่วนของการคิดวิเคราะห์ของสมอง และทำเลียนแบบระบบนั้นๆ เพราะการศึกษาสมอง และหลักพื้นฐานของความฉลาด เป็นเรื่องที่น่าสนใจอยู่แล้ว ดังนั้นการจำลององค์ความรู้เหล่านั้นออกมาเป็นระบบในคอมฯ ก็เป็นเรื่องที่น่าสนใจ Deep learning ในปัจจุบัน ไม่ใช่เรื่องของการเอาไปเปรียบเทียบกับสมองอีกต่อไป แต่จะหมายถึงหลักของการเรียนรู้แบบ multiple levels of composition ซึ่งก็ถูกเอาไปใช้กับ Machine Le...

ในยุคแรก มนุษย์โฟกัสให้ Artificial Intelligent (AI) เข้ามาแก้ปัญหาที่ยากๆ จำพวกปัญหาที่สามารถแก้ได้โดยกระบวนการทางคณิตศาสตร์ แต่ความท้าทายจริงๆอยู่ที่การนำ AI เข้ามาแก้ปัญหาที่เป็นเรื่องธรรมดาทั่วไปสำหรับมนุษย์ เช่นการเข้าใจความหมายเวลามองรูปภาพ เข้าใจความหมายในประโยคสนทนา การมีความรู้สึก เช่นอันนี้ถูก อันนั้นผิด อันไหนใช่ อันไหนไม่ แต่การจะอธิบายความรู้สึกเหล่านั้น หรือบอกว่าเรารู้ได้ยังว่าเป็นรูป วิว สัตว์ คน ฯลฯ เป็นการยากที่จะระบบุวิธีการให้ชัดเจน เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามาถทำตามได้ วิธีแก้ปัญหาคือ เราต้องออกแบบให้ระบบสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์ของมันเองได้ ในรูปของการเข้าใจคอนเซปง่ายๆเป็นชั้นๆไป และคอนเซปเหล่านี้ก็จะถูกเชื่อมต่อเข้าด้วยกัน วิธีการนี้จะทำให้ระบบเริ่มเข้าใจ และเรียนรู้แต่ละชั้นจากข้อมูลที่ได้รับมา (จากประสบการณ์) โดยไม่ต้องให้มนุษย์เข้าไประบบุกระบวนการทุกอย่าง. เมื่อมองในภาพรวม ระบบก็จะสามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ จากการคอนเซปง่ายๆหลายๆคอนเซปทำงานร่วมกัน ถ้าเราลากเส้นการเชื่อมต่อระหว่างคอนเซปทั้งหลายเหล่านี้ออกมาเป็นกราฟ ก็จะใหญ่และลึกมาก และนี่ก็เป็นที่มาของคำว่า Dee...

First of all the issue was fixed. ( https://github.com/mitchellh/vagrant/issues/7610 ) If you encounter the same problem, chance is you are using vagrant version 1.8.5. At the time of writing, a newer version hasn't released yet. If you don't want to downgrade to a lower versions, a quick fix is simply a matter of one line of code. \\HashiCorp\Vagrant\embedded\gems\gems\vagrant-1.8.5\plugins\guests\linux\cap\public_key.rb from line 54 onward Original version if test -f ~/.ssh/authorized_keys; then grep -v -x -f '#{remote_path}' ~/.ssh/authorized_keys > ~/.ssh/authorized_keys.tmp mv ~/.ssh/authorized_keys.tmp ~/.ssh/authorized_keys fi Fixed version if test -f ~/.ssh/authorized_keys; then grep -v -x -f '#{remote_path}' ~/.ssh/authorized_keys > ~/.ssh/authorized_keys.tmp mv ~/.ssh/authorized_keys.tmp ~/.ssh/authorized_keys chmod 0600 ~/.ssh/a...

In addition to the post title. Fuse , or RedHat Jboss Fuse is a server for Osgi bundles. Basically when you want to deploys bundles or features to the server you can do something like osgi:install -s mvn:com.kone.cth/camel-kid/0.0.1-SNAPSHOT That is simple, and that is the point! During development phase, we, developer want to focus on problems at hand and willing to let alone monotonous tasks and it should be done automatically. An example on one of those is deployment. That is why ant, maven and sort of tools are indispensable. However, we cannot find a magic bullet for everything. And that is also the case for deploying features or bundles to Fuse server. Manual steps I have to do. 1.  Build project with maven 2.  Delete {fuse_home}/data/* 3.  Start Fuse. Usually I need to stop first because of the last run. So , some waiting occurred here. 4.  Wait for it to start successfully... in the mean time, go and get coffee and usually forget. 5.  Add fea...