**Wykres: Ile razy "sztuczna inteligencja" była wymieniana przez prezesów spółek giełdowych w USA podczas "*earning calls"

Obserwuj #infog** - codziennie ciekawa infografika/wykres/mapka (społeczeństwo, gospodarka, technologia)

* earning calls to konferencje prezesów/zarządów z inwestorami, analitykami i mediami omawiające wyniki finansowe spółki w danym okresie (badano słowa/frazy: AI, machine learning, deep learning, neural network, computer vision, NLP)

#sztucznainteligencja #machinelearning #deeplearning #technologia #gospodarka
cieliczka - **Wykres: Ile razy "sztuczna inteligencja" była wymieniana przez prezesów...

źródło: comment_Kaj2aOBtc5EsYPlTBLLnw8qG6BJdDZzI.jpg

Pobierz
  • 3
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@ProfesorBigos: W podobnych tematach ostatnio bardzo spodobało mi się style2paints (repo). Wrzucasz szkic anime, który zostanie pokolorowany w kilka sekund przez algorytm. Do wyboru jest wiele stylów, które później można lekko modyfikować.

Polecam zacząć od przejścia przez poradnik. ( ͡° ͜ʖ ͡°)
  • Odpowiedz
Mirki, nakłoniony rozmowami z kumplem zajmującym się hobbystycznie kolorowaniem historycznych fotografii m.in. z #iwojnaswiatowa #wielkawojna zaczynam dłubać sieć neuronową do ich automatycznego kolorowania.
Po szybkim googlaniu nie było niespodzianek i okazało się, że takowe sieci już istnieją, przykładowo 1 i 2. Mają one jednak problemy ze starszymi zdjęciami, odbiegającymi jakością oraz balansem bieli, dlatego jest tu jeszcze trochę pola do zagospodarowania ( ͡° ͜ʖ ͡
SlownikT9 - Mirki, nakłoniony rozmowami z kumplem zajmującym się hobbystycznie koloro...

źródło: comment_7VgZw5izVDXQoNCob7illZV60ODtDs6a.jpg

Pobierz
  • 1
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Jest gdzieś w internecie jakaś baza wcześniej wytrenowanych sieci neuronowych pod konkretne zastosowania, dostępnych do pobrania w przystępnej formie, niezależnej od języka programowania i bibliotek?
Chodzi o to, że (z tego co czytam) programiści skupiają się głównie na Pythonie, a swoje rozwiązania udostępniają jako klasy do zastosowania w z bibliotekami typu Tensorflow. Ja natomiast chciałbym użyć takiej wytrenowanej sieci neuronowej na przykład w aplikacji .NET. Jako że sieci neuronowe to nic
  • 2
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Jedną z opcji będzie użycie biblioteki Keras, w której dostępne są modele przetrenowane na dużej bazie. Wagi tych modeli można odczytać i zapisać do txt, później te pliki można wykorzystywać w innym języku. Myślę jednak, że zaprogramowanie bardziej skomplikowanych architektur, może być dość trudne.
Inną opcją jest postawienie serwera takiego jak tu: https://www.tensorflow.org/serving/, a następnie napisać klienta w dowolnym języku
  • Odpowiedz
@przepyszna_frytka: no to nie konwertujesz zbioru testowego tylko wyniki na zbiorze testowym xD

Predykcja twojego modelu na zbiorze testowym wyrzuci ci numpy array o ksztalcie (10000, 10)
Nastepnie uzywasz na tym funkcji klasy = np.argmax(wyniki_predykcji, axis=-1) zeby dostac przewidziana klase dla kazdego przykladu.

Kolejnym krokiem jest wpisanie tego
  • Odpowiedz
@Rub3n: to wlasnie tego mi brakowalo xd bo dostawalem ten wyliczony test i w sumie nie wiedzialem dokladnie co z tym zrobic - sprobuje pozniej tego co podales i zobacze czy smiga - dzieki ( ͡° ͜ʖ ͡°)
  • Odpowiedz
Póki co dwa artykuły po polsku o #machinelearning, #datascience, #deeplearning i #artificialintelligence w bardzo przystępnej formie. Wymagania, to jedynie znajomość Java na bardzo podstawowym poziomie.

Uczenie Maszynowe – Szablon aplikacji JavaFX + Spring Boot + DL4j
DLJ4: Jak wykonać sieć neuronową tworzącą obrazy – Poradnik krok po kroku

Przygodę zaczynamy od stworzenia sieci neuronowej ze wszystkimi typowymi
pago - Póki co dwa artykuły po polsku o #machinelearning, #datascience, #deeplearning...

źródło: comment_SPiRE8UtpCynMsSZSfF3aPjPgglxpF1R.jpg

Pobierz
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Hej entuzjaści #machinelearning, #datascience, #deeplearning i #artificialintelligence

Ma ktoś z was jakieś swoje wypieszczone komputerki do obliczeń? Wiem, że w pewnych sytuacjach bardziej sensowne jest działanie w chmurze (nawet z GPU). Ale domyślam się też, że nie wszyscy to lubią albo mogą tak pracować. Ciekaw jestem jakich wyborów dokonaliście i dlaczego.

Ktoś? Coś?
  • 7
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

  • 1
@Avitus: Atari 65xe z przystawka do lozka, potrafi pracować w chmurze dymu


( _)
Nie sądziłem, że coś mnie jeszcze zaskoczy na wykopie. Doceniam inwencję :D
  • Odpowiedz