Wszystko

Najnowsze

Archiwum

Sinity
Sinity
  • 12
Google zrobiło AI które radzi sobie z maturami z matematyki. Tu dużo przykładów - ten na przykład z Matury właśnie.

Podobnie jak większość innych modeli językowych, Minerva przypisuje prawdopodobieństwo do różnych możliwych wyników. Podczas odpowiedzi na pytanie, zamiast przyjmować jedno rozwiązanie, które Minerva uznała za najbardziej prawdopodobne, generowanych jest wiele rozwiązań poprzez stochastyczne próbkowanie wszystkich możliwych wyjść. Rozwiązania te są różne (np. kroki nie są identyczne), ale często prowadzą do tej
Sinity - Google zrobiło AI które radzi sobie z maturami z matematyki. Tu dużo przykła...

źródło: comment_1657805222HiBXBxIClKGfU1qUI4xcc3.jpg

Pobierz
  • 5
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Networks_PowerCat
Networks_PowerCat
  • 14
Dodaję mirkowpis bo znalezisko nie dostało należytej uwagi, a mam do polecenia fantastyczny link dla wszystkich z #naukaprogramowania #machinelearning. Na https://today.bnomial.com/ codziennie publikowane jest jedno pytanie/historyjka w temacie sztucznej inteligencji/data science i jest to doskonałe uzupełnienie kursów o realne przypadki kiedy z modelem jest coś nie tak - z czego to może wynikać i jak spróbować to naprawić.

#programowanie #datascience #sztucznainteligencja
Networks_PowerCat - Dodaję mirkowpis bo znalezisko nie dostało należytej uwagi, a mam...

źródło: comment_16573896439cWMCG3lzH4GWsSRp0Lo08.jpg

Pobierz
  • 1
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Skopo
Skopo
  • 1
@JebawczanRysionu: kilka lat temu jako student dorwałem prace przy sprzątaniu świeżo wyhodowanego hotelu ze SPA w Czechach. Kierownik bardzo chwalił się czujką ruchu w kiblu i że to takie inteligentne. Wszedłem z nim w polemikę na ten temat i poprosiłem żeby wyobraził sobie sytuację, gdzie ktoś sra dłużej jak minutę, gaśnie mu światło i musi zacząć tańczyć na kiblu... Rozwiązaniem jest np. zastosowanie blokady wyłączenia światła poprzez mikrokontroler po zamknięciu
  • Odpowiedz
Tytyka
Tytyka
  • 0
#python pytanie z #machinelearning czemu jak się tworzy zbiór testowy do nauki się neuronowej i zbiór treningowy to powstają trainX i trainY oraz testX i testY, a nie tylko testX i trainX?
  • 9
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Lawsuit
Lawsuit
  • 4
Daily reminder, że musicie być w rejestrze, żeby superkomputery z zaawansowanymi algorytmami analizowały wszystko co robicie. Nakierowywać na taki sam tok myślenia żeby być bardziej przewidywalnym, żeby profilować pod was reklamy, opierające się na psychice ludzkiej, waszych potrzebach akceptacji i instynktach. Które są tworzone przez ludzi którzy nawet by tego pewnie nie robili, gdyby nie było to trochę lepiej płatne, bo zostali zaprogramowani od wczesnych lat żeby to robić. I tak się
  • 8
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Bejro
Bejro
  • 12
Udało mi się wreszcie lepiej zrozumieć jak efektywnie uczyć sieci typu GAN do generowania obrazów, więc postanowiłem podzielić się spostrzeżeniami i może oszczędzić komuś sporo czasu. Jak wiadomo ta architektura jest prawdopodobnie najtrudniejsza do debugowania a proces uczenia długi - no ale właśnie niekoniecznie. Jak się okazuje jednoczasowa propagacja wsteczna dla generatora i obu lossów dyskryminatora jest bardzo nieskuteczna. Lepiej rozbić to uczenie na 3 niezależne części - no ale wtedy czas
Bejro - Udało mi się wreszcie lepiej zrozumieć jak efektywnie uczyć sieci typu GAN do...

źródło: comment_1655938289GU2WRP43WYMF7A3scu6EUP.jpg

Pobierz
  • 8
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
ejsap_kupno
ejsap_kupno
  • 0
@Bejro: Nie byłem konkretny. Chodziło mi o WGAN-GP (tutaj nie clipujemy wag tylko mamy penalty na gradiencie, przez co zachowany jest warunek 1-Lipschitzowosci) który ma znacznie stabilniejszy proces uczenia od tego standardowego lossu który przytaczas. W praktyce tez nie stosuje sie częstszego treningu krytyka od generatora. Idea WGAN jest to, ze ta funkcja kosztu ma bardziej informacyjne gradienty przez co generator nawet jak się bardzo myli to może się poprawić
  • Odpowiedz
Bejro
Bejro
  • 0
@ejsap_kupno: Hinge loss jest bardzo podobny do crossentropy z logitów więc to takie cofnięcie się do czegoś co działało od funkcji W. Generalnie WGAN-GP wciąż robi to samo co WGAN ale w inny (lepszy) sposób. Jeśli używamy dyskryminatora z dużym dropoutem na tym samym wygenerowanym batchu to wirtualnie próbkujemy większy rozkład i zwiększamy generalizację - a to coś innego niż zapobieganie zanikaniu gradientów w WGANach.
  • Odpowiedz
N.....p
N.....p
  • 3
Jak jest z podyplomówką z #datascience na #politechnikabialostocka? Siedzę teraz jako embeddedowiec python/c, w wolnym czasie sobie jakieś pomniejsze tematy z machine learningu klepałem (klasyfikator zdjęć, jakieś k---a generatory tytułów picrel) i chciałbym pójść dalej w tym kierunku. Niestety domowe metody na mnie nie działają, ma być pruską gdzie łożę hajs i z batem nad głową ktoś mnie uczy - do przepalenia kasa na czesne w sumie
N.....p - Jak jest z podyplomówką z #datascience na #politechnikabialostocka? Siedzę ...

źródło: comment_16557464180FogK7UHIrpBhyefnf04y9.jpg

Pobierz
  • 12
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
umpiak
umpiak
  • 1
@Nxtp: ja kończyłem w tamtym roku. Jeśli nic się nie zmieniło, to studia są raczej skrojone pod osoby początkujące w analizie danych/data science. Nie oczekuj też, że ktoś tam będzie stał nad tobą z batem. Jeśli chcesz się nauczyć podstaw, to się nauczysz, jak nie to dostaniesz papier i tyle.
  • Odpowiedz
szczepan-szczypawa
szczepan-szczypawa
  • 1
zamiast wywalac 6k to lepiej zatrudnij się w big data na juniora zwlaszcze ze juz jakies minimalne pojecie masz


Ciężko z tym będzie w Białym.

@Nxtp: Część wykładowców prowadziła mi zajęcia i są bardzo spoko. Jeśli 6k nie robi Ci wielkiej różnicy, a jesteś w stanie poświęcić wystarczająco dużo czasu, żeby pogłębiać to co pokażą na zajęciach to skorzystasz.

Zapisy kończą się chyba we wrześniu, a tu masz zagadnienia, które
  • Odpowiedz
Networks_PowerCat
Networks_PowerCat
  • 13
Hej Mireczki! Dodałam właśnie jako znalezisko krótki tekst mojego autorstwa o systemach autonomicznej nawigacji i sterowania w marsjańskich robotach! Jest parę ciekawostek i fajne wideo od #nasa. Informacje zbierałam opracowując koncept robotycznej misji marsjańskiej na konkurs Mars Society (razem z zespołem Innspace), mam wątpliwości czy dobrze i ciekawie je przekazałam, ale trening czyni mistrza! Mega miło jakbyście rzucili okiem!
https://www.wykop.pl/link/6706527/autonomiczni-odkrywcy-sterowanie-i-nawigacja-marsjanskich-robotow/

#kosmos #nasa #mars
Networks_PowerCat - Hej Mireczki! Dodałam właśnie jako znalezisko krótki tekst mojego...

źródło: comment_1655556464DBxllLK8sEKdbQxfLWLe4l.jpg

Pobierz
  • 7
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
AnonimoweMirkoWyznania
AnonimoweMirkoWyznania
  • 2
#anonimowemirkowyznania
Mirki chciałbym się przebranżowić ale z głową. Nie mam nic wspólnego z IT. Kiedyś bawiłem się w gimpie i jakieś obróki graficzne. Wiem mniej więcej co można robić w IT ale nie wiem co byłoby ciekawe dla mnie więc.. obecnie pracuje z excelem, różne ilości danych, różne raporty. Podoba mi się wyciąganie danych z nich, tworzeniem formuł, kombinowaniem jak je połączyć, jak znaleźć różnicę, itd. Podobaja mi się też
  • 13
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
clubcard
clubcard
  • 1
@AnonimoweMirkoWyznania: ucz sie Javy, Springa, Postgresa, Kafki, Terraforma, AWSa (SQS, SNS, DynamoDB), Kubernetes, Dockera, z frontu - React. Technologie - REST, OpenAPI.

Rob projekty na githubie, byle co, byle w tych technologiach. Pare pomysłów.
- sklep z rejestracją i obsługą stanów magazynowych
- Facebook bis
-
  • Odpowiedz
FX_Zus
FX_Zus
  • 7
Czy technologiczna osobliwość jest już blisko???

Ostatnio nurtuje mnie jeden pomysł... a co gdyby wziąć DALL-E 2 i zamiast na "głupich obrazkach" wytrenować go na projektach CAD budynków, procesorów, wszelakich maszyn. Czy taki system byłby w stanie projektować lepsze rozwiązania niż obecnie dostępne???

Wydaje mi się, że taki system mógłby ogarnąć dogłębnie całą dziedzinę (np. projektowanie procesorów), łączyć rozwiązania które ludziom nawet nie przyszły by do głowy.

Mogło
FX_Zus - Czy technologiczna osobliwość jest już blisko??? Ostatnio nurtuje mnie je...

źródło: comment_1655190725MMDJMtTYVqRkNiK3oYAP24.jpg

Pobierz
  • 6
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
cohontes
cohontes
  • 1
@FX_Zus: uwagę zwraca się bo można generować śmieszne obrazki. Dlatego napisałem, że jak wyszło GPT-3 to nikt nie zwracał takiej uwagi, a Dall-e jest właśnie jego wersją.
  • Odpowiedz
AdireQ
AdireQ
  • 0
Już jak on wyszedł zastanawiałem się co by było gdyby trenować go tylko na artykułach naukowych.


@FX_Zus: Ale on był trenowany na publikacjach naukowych. Był odcinek Two Minute Papers w którym był pokazany początkowy fragment publikacji napisanej przez GPT-3 i brzmiała ona jak bełkot pseudonaukowy - wiarygodnie ale bez sensu. Problem w tym że publikacja naukowa nie jest twórczością literacką a podsumowaniem faktycznie wykonanych eksperymentów.
  • Odpowiedz
rtp_diov
rtp_diov
  • 0
Czytałem rozmowę I wypowiedzi tego niby świadomego bota od Google. Inteligencja -100, taka Tay od Microsoftu biła to g---o na łeb. Miałki bot memło od Google kontra.. przypomnijmy sobie największe osiąganiecie w dziedzinie AI. Więcej tutaj xd: https://imgur.io/a/iBnbW

#swiat #sztucznainteligencja #robotyka #technologia #machinelearning #ai
rtp_diov - Czytałem rozmowę I wypowiedzi tego niby świadomego bota od Google. Intelig...

źródło: comment_1655132298POCBHJwglEnTAMWgqnQ5LY.jpg

Pobierz
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
rtp_diov
rtp_diov
  • 0
Ale to że tego nie wiesz jest zrozumiałe, Sztuczna inteligencja to nie jest jakiś popularny temat w Polsce a szkoda bo to w przyszłości zmieni całą naszą cywylizację.


@TurboIndyk: ja wiem - Ty nie wiesz. Po pierwsze w tym kontekście nie ma to znaczenia jeżeli w praktyce rezultat widzimy taki ze bot Google wypowiada się jalowo i nijako - gówniane, rozwiezle i hujowo. Natomiast Tay miała naprawę inteligenty styl wypowiedzi.
  • Odpowiedz
TurboIndyk
TurboIndyk
  • 0
@rtp_diov: przecież ty nie możesz porównywać taye do lamdy bo to jest niebo a ziemia...
jak dalej przeczytałem twój komentarz to zrozumiałem że nic nie rozumiesz i nawet nie wiesz jak nowe modele działają i sie uczą... 'przepaść między taya a lamda'...matko święta xD
taya to nie inteligentne g---o które przeczytało 200 tysięcy twitów na twitterze i po protsu pisało słowa który były użyte najczęściej...
https://medium.com/unetiq/ai-fails-explained-tay-nlp-bc9235018b5
a najnowsze modele takie
  • Odpowiedz

Powiązane tagi