Snežak - Peter Pehani: Kam na popoldansko? Sobotne objave na Snežaku so pokazale, da so se tudi najbolj ...
Nadmorska višina začetka strnjene snežne odeje: 950 m
Kam na popoldansko? Sobotne objave na Snežaku so pokazale, da so se tudi najbolj goreči domačijci v tej zeleni zimi prelevili v gastšiturenfarerje in se podali v tuje kraje, z avtom za snegom.
Na srečo v domačih logih še vedno obratuje Muzej zime na prostem Tamar (WOAM Tamar)!
Še vedno gre s smučmi od avta do avta. Cesta je mestoma zelo ledena, a znosna za hojo. Naprej b. p., nad 1600 m s srenači. Šel sem do pod ozebnika. Smučanje je presenetljivo zelo dobro (in precej boljše, kot se zdi ob vzponu), mestoma preveč trdo, vmes pa prijetni odseki nanešenega (veter) mehkega snega s podlago. Po gozdu je kar nekaj min (priporočam stare smuči), cesta noro leti (1-2 prestopa). Lušten dan v hribih, prijetno vetroven. Obiska še nekaj (glej npr. Juretovo objavo na Francetovih Razmerah).
Že druga zima zapored je precej klavrna. Smiselno se je torej vprašati: Koliko let bo še možna turna smučarija pri nas? Namesto, da bi tuhtal sam, sem zadevo prepustil umetni inteligenci (AI), glej matematični kotiček spodaj. No, pa da vidimo, kaj zmorejo računalniki povedati o našem vprašanju :-)
Matematični kotiček: Stojno učenje (ang. machine learning) išče nove - še nepoznane, človeškemu umu ne takoj razvidne - povezave med vhodnimi podatki. Smiselne rezultate strojnega učenja lahko pričakujemo le, če zelo skrbno pripravimo vhodne podatke in če je le-teh res veliko.
Jaz sem za raziskavo zgornjega vprašanja vnesel naslednje vhodne podatke:
* imena, lokacije (država, gorovje) in višine vseh ciljev
* imena in priimke vseh dopisnikov
* izraze za različne vremenske pojave
* izraze za različne kose turnosmučarske in hribovske opreme
* izraze za različne načine gibanja po snegu
* izraze, ki prihajajo iz povsem drugih sfer, pa so se znašli v naših zapisih: čakra, gnu, dihalka, Dibonova, juhuhu, virgo intacta, bl za en k, BTC City, t_sneg, ...
* ter nenazdanje, izraze za vse mogoče vrste, podvrste in odtenke snega (v tem segmentu se turni smučarji morda lahko postavimo ob bok celo Inuitom, najodličnejšim poznavalcem snega): pršič, srenec, kloža, grifig, trdo, požlejeno, skorja, južno, spihanec, led, uležano, omehčano, odjenjano, polikano, pomrznjeno, zvoženo, deviško, spocano, poledenelo, firn, razrito, nezvoženo, naluknjano, beton, puhec, grbine, puter, grude, speglano, šoder, kompaktno, sipko, nesmučljivo, spomladansko, plazovina, gnilec, rodeo, škrtajoče, zastrug, južnjak, zalito, shojeno, presmučano, razorano, predelano, celec, spluženo, pobeljeno, nedotaknjeno, napihanček, jugovina, ...
Potem sem pognal zadevo! Izračunavanje še vedno poteka (pričakujem, da bo trajalo več dni).
Zaenkrat je program javil le nekaj vmesnih rezultatov:
* (MM)^2 => MMMM
* JJ + MP + prazniki => Lucknerhaus
* kože = psi = cucki
* klen in pokončen mož => turnosmučarska humoreska
Program je javil tudi nekaj opozoril oz. napak:
* Nockberge ≠ snežne kepe z vanilijevo kremo
* beton, puter, BTC City => Warning: possible wrong usage
* #fluckski => Error; suggested parameter: #fuckski
Že v teh par vrsticah se da zaslutiti neverjetne zmogljivosti strojnega učenja. O končnih rezultatih poročam!
Tik preden sem zaključil s tem zapisom, je program javil še eno dodatno ugotovitev:
* pasje razmere => kličite Ažmija :-)