@JustJoinIT: Podsumowania roku, nowa wersja PostgreSQL, a także kosmiczne ambicje mocarstw i przewidywania na przyszłość – to wszystko znajdziecie w najnowszej Prasówce Technologicznej. Przy okazji dajcie znać, co Wy ciekawego przeczytaliście w tym tygodniu. ( ͡° ͜ʖ ͡°)

-> Zapisz się na mirkolistę: https://mirkolisty.pvu.pl/list/kqLmWfjCV96YaWzk
-> AlertTag: #justnewsit

1. Jeśli wciąż używasz #postgresql 9.3, to czas pomyśleć o zaktualizowaniu wersji Twojej bazy danych. Wersja
JustJoinIT - @JustJoinIT: Podsumowania roku, nowa wersja PostgreSQL, a także kosmiczn...

źródło: comment_tdBDHYjcICek5xka43EwGKvSIpuksx8z.jpg

Pobierz
Czy zna ktoś wartościowe podcasty/wykłady odnośnie deep learningu? Im bardziej szczegółowo tym lepiej, matematyczny aspekt jest równie ważny, fajnie też jakby była praktyka oparta na tensorflow. Póki co tylko u Lex`a Friedman i DeepMind znalazłem coś wartego uwagi, a nie mam siły przekopywać się przez kolejnych gości, którzy nie wiedzą o czym mówią ¯\_(ツ)_/¯ #ai #programowanie #sztucznainteligencja #deeplearning #machinelearning
Późno, w ostatnich minutach już zeszłego tygodnia udało mi się dodać nowy artykuł !
http://openhero.pl/keras-uczenie-maszynowe-dla-ludzi/
Jeżeli ciekawią Cię tematy takie jak DeepLearning czy sztuczna inteligencja ten artykuł jest dla Ciebie ! :)
Przystępność oprogramowania sprawia, że odnajdą się w nim również początkujący, także zapraszam wszystkich :)

#openhero #opensource #programowanie #naukaprogramowania #deeplearning #sztucznainteligencja
  • Odpowiedz
**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 #inwestycje #inwestowanie #ciekawostki
cieliczka - **Wykres: Ile razy "sztuczna inteligencja" była wymieniana przez prezesów...

źródło: comment_Kaj2aOBtc5EsYPlTBLLnw8qG6BJdDZzI.jpg

Pobierz
@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 ͡°).
Na chwilę
SlownikT9 - Mirki, nakłoniony rozmowami z kumplem zajmującym się hobbystycznie koloro...

źródło: comment_7VgZw5izVDXQoNCob7illZV60ODtDs6a.jpg

Pobierz
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
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 do pliku:

with open("myfile.txt", "w") as f:
f.write(ImageId,Label)
for i range(len(klasy)):
f.write(str(i+1)+','+klasy[i]
  • 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 elementami, czyli
- przygotowanie danych treningowych i testowych
- uczenie sieci
- test
pago - Póki co dwa artykuły po polsku o #machinelearning, #datascience, #deeplearning...

źródło: comment_SPiRE8UtpCynMsSZSfF3aPjPgglxpF1R.jpg

Pobierz
  • Odpowiedz
  • 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