Wszystko

Najnowsze

Archiwum

nietrudny
  • 0
RTX 3070 na max mozliwym TGP 140 w laptopie, jak się ma do desktopowego w liczeniu modeli mieszczacych sie w tych 8 gb w torchu?

Ma ktoś tez doświadczenie z wiekszymi niz pamiec ale liczonymi na Automatic Mixed Precision w extension cudy aphex dla pytorcha? Ladny speedup?

Sam image processing ladnie tez leci na takiej karcie w porownaniu do desktopa, zarowno swoj wlasny na cudzie, jak taki na encoding/decoding na NVENCU?
Zresztą to
  • 1
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
o.....n
o.....n
  • 0
Kojarzy ktoś może gotowy ( i w miarę prosty do implementacji ) skrypt Pythonowy do identyfikacji konkretnych struktur na zdjęciach z drona / zdjęciach satelitarnych?
Przykładowo, chodziłoby mi o coś w rodzaju tego ze screena ( w tym wypadku algorytm dokonuje detekcji budynków - ale mogą być też inne struktury pokroju drzew itd. ).
#programista15k #programowanie #python #machinelearning #datascience
o.....n - Kojarzy ktoś może gotowy ( i w miarę prosty do implementacji ) skrypt Pytho...

źródło: comment_1659793686cx1CjJKcCdovJAVL6WCxCa.jpg

Pobierz
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
CancerLight
  • 4
@omogl1n: modele do detekcji i segmentacji obiektów są trenowane na zbiorze COCO, który raczej nie posiada widoków z takiej perspektywy. Musiałbyś poszukać na kaggle czy taki zbiór istnieje i douczyć już pretrenowany model jak YOLOv7
  • Odpowiedz
panDocent
  • 1
Szukam jakiegoś narzędzia, które ze zdjęcia wewnątrzustnego zębów zrobionego telefonem ładnie przytnie mi je tak, żeby na zdjęciu były tylko same zęby. Zdjęcia muszę robić z daleka, więc muszę przycinać je tak, żeby były widoczne na nim tylko zęby (bez nosa, warg itp.. Przykładowe zdjęcie wygląda tak - http://ksiaznica.home.pl/nowastomatologia/img/ryciny/images_ns/20120211_.jpg

Czy narzędzie typu #tensorflow lub inne #ai czy #machinelearning może mi pomóc rozwiązać taki problem? Mam bazę
  • 7
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
msea940
  • 0
Pytanie dla doświadczonych r------------y w branży #ai bo widzialem jakieś kursy z budowania modeli które nie wymagają programowania, robi się je chyba za pomocą google techable. Dość ciekawe nie powiem i myśle czy nie kupić.
Co o tym myślicie, to jest na poważnie, możliwości są porównywalne do tych kodując tradycyjnie standardowe modele w #python?

#machinelearning #ml #sztucznainteligencja #deeplearning #
  • 6
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Ardeo
  • 0
Chcę sobie kupić książkę "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 2nd Edition".
Początkowo planowałem wersję po angielsku, aby lepiej ogarnąć nazewnictwo. Z jakiegoś jednak powodu, gdy szukam w sklepach to wersja angielska kosztuje około 250-300 zł, a polska 80 zł.
No i nie bardzo to rozumiem, wydaje mi się, że są to te sam wersje, skąd więc to rozbieżności? Ktoś wie o co chodzi?

#datascience #python
Ardeo - Chcę sobie kupić książkę "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras,...

źródło: comment_16581572002fLuNRzWxIlkppwY5eoaWx.jpg

Pobierz
  • 15
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
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
Sinity
  • 15
Treść przeznaczona dla osób powyżej 18 roku życia...
  • 1
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
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
  • 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

Powiązane tagi