Chiny zyskują przewagę nad USA w sztucznej inteligencji. Recepta Ameryki: drenaż mózgów bo sami sobie nie poradzą

Po zakończeniu koronawirusa USA z pewnością będą sięgać po naukowców także z Polski. W znalezisku i komentarzu więcej o tym dlaczego Chiny przejmują czołową pozycję w AI, a jedynym ratunkiem dla USA jest sięganie po pomoc za granicą

#liganauki #machinelearning #gospodarka #deeplearning #datascience #chiny #usa
Pobierz cieliczka - Chiny zyskują przewagę nad USA w sztucznej inteligencji. Recepta Ameryki:...
źródło: comment_1597246706X6HSlJmklAcBqVDZaerMbM.jpg
Hejo, zrobiłem zestawienie nowych (2018-2020) książek do Pythona. Która książka / ebook do Pythona jest najlepsza? Sprawdź to teraz!

https://polishwords.com.pl/blog/2020/najlepsza-ksiazka-do-pythona/

Ps. Obecnie do poniedziałku jest promo na ebooki i książki także warto nabyć.

#python #programowanie #naukaprogramowania #programujzwykopem #deeplearning #kodowanie #informatyka
Pobierz tomaszs - Hejo, zrobiłem zestawienie nowych (2018-2020) książek do Pythona. Która ksi...
źródło: comment_1594491795KFmY0vWeKYAPw61cwoRprf.jpg
Elo Mirki.
Szukam jakiegoś speca od sieci neuronowej. Mam pewien problem i nie wiem jak go rozwiązać.
Moje zadanie to, mając do dyspozycji zbiór z różnymi informacjami dotyczącymi tego czy użytkownik kliknął reklamę (kilka kolumn zawierających wartości int, cztery kolumny zawierające stringi złożone z ciągów liczb oddzielonych "|", np. 123|2341|12|56), stworzyć sieć neuronową która przewidzi czy użytkownik kliknie reklamę.

Problemem jest to, że jak chcę wprowadzić do feature columns (w którym już
Przeuczenie sieci neuronowej można zobrazować przykładem tego konia. Wydaje Ci się, że on umie liczyć, a tak naprawdę nauczył się na pamięć jak reagować, by dostać co chce.

Przetrenowania można uniknąć przerywając naukę, gdy w testach zaczyna iść jej coraz gorzej. Albo wprowadzając np. szum tj. zerując losowe fragmenty odpowiedzi poszczególnych warstw. Wtedy sieć nie może wykuć odpowiedzi i musi kombinować, jaka jest ogólna reguła dająca odpowiedź na pytanie.

Jesli lubisz takie
Pobierz tomaszs - Przeuczenie sieci neuronowej można zobrazować przykładem tego konia. Wydaje...
źródło: comment_1589105954lQKmUablk6s5zDAbDFwDug.jpg
Historia sieci neuronowych sięga roku 1940, gdy Donald O. Hebb postawił hipotezę, że połączenia neuronów wzmacniają się, gdy przebiegają po nich impulsy. "Neurony, które razem świecą, łączą się". Była to przełomowa koncepcja, która zainspirowała kolejne generacje naukowców do odtworzenia mechanizmu za pomocą połączeń elektronicznych.

Jednak nie było to takie proste. Dopiero 5 lat później powstał superkomputer ENIAC. Wykonywał on zawrotne 100 000 cykli na sekundę. Paradoksalnie to nie jest duża ilość. Obecnie
Pobierz tomaszs - Historia sieci neuronowych sięga roku 1940, gdy Donald O. Hebb postawił hip...
źródło: comment_1588862169TXGpmwC73DVLkPA1VzFwyK.jpg
Czy wiesz, że styl malarski jest ukryty w kilku warstwach sieci neuronowej? Poniżej przykład jak sieć neuronowa potrafi nauczyć sie stylu malarskiego i namalować nim dowolny obraz. Robi wrażenie prawda?

Rozdział 8 książki, którą czytam mówi nie tylko o neuronowym transferze stylu, generowaniu tekstu, ale też o DeepDream, sieciach GAN i koderach VAE. Czyli o tym jak powstają te wszystkie aplikacje do postarzania twarzy, generowania postaci anime itp. Czy też jak powstał
Pobierz tomaszs - Czy wiesz, że styl malarski jest ukryty w kilku warstwach sieci neuronowej?...
źródło: comment_1588779048nuYyC3fctKC4E7kOBqZlAm.jpg
@AdireQ: Ale liczba pi to tylko związek wymyślony przez człowieka, nie tworzy ona nic nowego. To tylko suche cyfry. Pi nie stwierdzi nagle, że zamiast cyfr zaczną pojawiać się litery. Znów nie wychodzi poza schemat który został jej "zaprogramowany".

W tamtym przykładzie chodziło mi że akurat konkretnie ta funkcja srand tworzy złudzenie losowości. Nie wiem nic o tym co podałeś, ale kiedyś czytałem że każdy szum czy ziarno zwraca tylko pozornie
Rozdział siódmy traktuje o sieciach przetwarzających chronologicznie ułożone dane np. wykresy temperatur, czy też język naturalny. Poruszony jest temat sieci rekurencyjnych i użycia warstw konwolucyjnych (splecionych brzmiałoby lepiej btw.).

Jest LSTM i GRU i Conv1D.

Ale jestem zawiedziony tym rozdziałem. Mógłby być dłuższy bo ten temat mnie szczególnie interesuje.

Już nawet części wykresów nie ma.

Ale dowiedziałem się, że Google Translator ma 7 warstw i że spółek giełdowych nie da się przewidzieć.
Sieci neuronowe Deep learningu pozwalają odróżnić np. słonia od innych zwierząt. Co ciekawe można podejrzeć, co sieć neuronowa uznaje w zdjęciu za ważne, aby słonia rozpoznać. Poniższa mapa aktywacji sieci właśnie to pokazuje. Obszary czerwone sieć neuronowa uznaje za najważniejsze do rozpoznania słonia. A żółte - również istotne. Reszta nie jest dla sieci taka ważna. Jak widać słoń to tylko w 1/4 słoń :)

Za: https://medium.com/analytics-vidhya/visualizing-activation-heatmaps-using-tensorflow-5bdba018f759

#siecineuronowe #technologia #nauka #sztucznainteligencja #ciekawostki #
Pobierz tomaszs - Sieci neuronowe Deep learningu pozwalają odróżnić np. słonia od innych zwie...
źródło: comment_1588512370yqPLMG1hjFpKELGw0NnEhL.jpg
@tomaszs: @Slamowir: To nie takie proste, jak to przedstawiasz. Żeby zrozumieć co jest ważne a co nie, trzeba spojrzeć jak ta sieć została stworzona. Sieć Inception V3 była trenowana na podstawie obrazów z Imagenet, gdzie występują dwie klasy dla słonia: afrykańskie i indyjskie. A słonie rozpoznajemy po uszach głównie.
Mieliście kiedyś tak, ze jecie kiełbasę i zaczynacie zastanawiać się, jak fajnie by było wiedzieć jak się ją produkuje? Że wlaczycie sobie film na YouTube i bedziecie opowiadac znajomym? A później zapominacie o tym pomyśle, bo wolicie jeść smaczną kiełbasę niż tofu z glonów morskich?

Wygląda na to, że z deep learningiem jest podobnie. Autor już drugi raz zamiast napisać "teraz wiesz jak..." pisze " teraz intuicyjnie rozumiesz...". jak dla mnie ok