Nastąpiły duże zmiany odnośnie Wykopowego Projektu Deep Fake. Po pierwsze, dzisiaj umieszczam filmiki bezpośrednio w tym wpisie na Mirko (jako embed do wpisu) i nie wrzucam filmika na Wykopalisko. Uważam, że to lepsze rozwiązanie niż wołanie do linka gdzie trzeba klikać kilka razy żeby dostać się do właściwego klipu.

Druga sprawa to to, że rezygnuję z testów typu pojedynczy batch, sprawdzanie co się dzieje gdy faceset jest bardzo słabej jakości, kilka dst naraz
Rimfire - Nastąpiły duże zmiany odnośnie Wykopowego Projektu Deep Fake. Po pierwsze, ...
  • 113
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Plusuj ten komentarz jeśli wolisz żeby projekt obejmował jedynie wysokiej jakości deep fejki, oparte na materiałach w wysokiej rozdzielczości, które pojawiają się rzadziej i można pomylić je z prawdziwością #pdk
  • Odpowiedz
Zależy też co będziesz chciał robić w kwestii ml. Jeśli coś z głębokimi sieciami to radziłbym zastanowić się nad kartą z 11Gb pamięci. Np. przy rozpoznawaniu "śmiesznych obrazków" i tylko 8Gb pamięci karty będziesz musiał albo zmniejszyć batch albo rozmiar zdjęcia co skutkuje zmniejszeniem dokładności. Tak samo jest w przypadku tekstu. (chyba ze do finalnego trenowania wrzucisz model na cloud, wtedy można zaryzykować)
Druga sprawa to nie wiem czy dobrym rozwiązaniem jest
  • Odpowiedz
Siema, ostatnio czasem piszę sobie artykuły o #machinelearning i dzielę się nimi na blogu. Zbieram też ciekawostki i fajne artykuły z obszarów #datascience, #ml, #ai i rozsyłam w formie newslettera.

Gdyby ktoś chciał poczytać to zapraszam ;)

Tutaj ostatni artykuł o tym, jak stworzyć pierwszy model ML: https://uczymymaszyny.pl/moj-pierwszy-model-machine-learning/
Rzuciłem też na wykopalisko, może akurat ktoś zechce poczytać
  • 3
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@kkthxbb: wiesz co z mojej perspektywy korzyści są takie, że
a) przypominam sobie podstawy ;)
b) gdzieś tam pojawiam się w sieci jako ten od machine learningów
c) lubię pisać takie rzeczy :)

A co do bardziej zaawansowanych treści
  • Odpowiedz
@kkthxbb: jako autor prokulski.science dla przykładu piszę bo w ten sposób utrwalam wiedzę i... mam później ściągi jak robię podobne zadania. Korzyści? Ludzie mnie kojarzą, czasem zapraszają na konferencje jako prelegent albo prowadzący warsztaty. Ale przede wszystkim kiedy będę szukał kiedyś nowej pracy to mam "portfolio" (chcę zrobić taki test - odpowiedzieć na ogłoszenie wysyłając po prostu link do bloga ;), wiem że HRy tego nie puszczą dalej ale do
  • Odpowiedz
Mirki, niedługo matura i mi się poprzestawiało w głowie co do studiów xD

Otóż od zawsze jarałem się programowaniem, nawet przez parę miesięcy pracowałem jako programista w #python
Z drugiej strony uwielbiam matematykę, i po prostu sprawia mi podobną przyjemność co kodowanie. Jeśli mam studiować to jedynie zaocznie, i mam ochotę pójść na matematykę ze specjalizacją informatyczną - czy takie studia niestacjonarne mają sens, jeśli docelowo chcę pracować w ML/
  • 18
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@KevinMalone dlaczego studiując dziennie zostają tylko prace dorywcze? Pracuję na studiach od końcówki 2. roku jako programista, większość znajomych z roku też. W Wwie nie ma problemu ze znalezieniem pracy na 1/2 etatu.
Jeśli chodzi o studia - ja polecam mimuw. Jest tu też opcja JSIMu, czyli studiowania infy i matmy jednocześnie, ale to raczej dla hardkorow.
Jeśli miałbyś wybrać jeden kierunek, interesuje cię rzeczywiście matma i umiesz się sam uczyć
  • Odpowiedz
Machinelearning byłby wtedy gdybyś wykonał 100 sekwencji ruchów manipulatorem dla różnych przedmiotów i oczekiwał od maszyny że przy 101 razie maszyna załapie i sama opracuje ścieżkę dla nowego przedmiotu
  • Odpowiedz
@jedrek1212: jak rozumiesz pojęcie standaryzacji? Nie chcę się czepiać, ale po prostu jestem ciekaw. W moim słowniku standaryzacja zawsze kończy się średnią 0 i odchyleniem standardowym 1.
  • Odpowiedz
Cześć! Wracam po krótkiej przerwie, w tym tygodniu postaram się regularnie wrzucać posty.

- dzisiaj nadal nauka KNN i wykorzystanie jego implementacji z sklearn. Dużo czasu pożarło mi dzisiaj męczenie się
z tym że nadal nie wykrywało mi zainstalowanych bibliotek. Problem znikł jak zrezygnowałem z korzystania z wirtualnego środowiska. To oczywiście tymczasowe rozwiązanie, ale muszę się temu przyjrzeć.
Uczyłem się dzisiaj również o skalowaniu danych i różnych jego metodach.
Jutro wrzucę bardziej obszerne opracowanie.
  • 5
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Treść przeznaczona dla osób powyżej 18 roku życia...
  • 4
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Dodatkowo założę bloga, żeby opisywać dokładniej to czego się uczę i opisywać to językiem amatora.


@pupek: wołaj jak założysz ( ͡° ͜ʖ ͡°)
i fajnie jakbyś opisał to tak TOTALNIE od podstaw wszystko, żeby amator, który nie wie nic na temat machine learning coś zrozumiał z tego
  • Odpowiedz
Siemano! Tym razem zwątpienie u mnie, ale jutro uderzam ze zdwojoną siłą.

- 40 minut nauki ML, dzisiaj uczyłem się o uczeniu nadzorowanym, regresji liniowej i klasyfikacji.

- rozpocząłem pracę o 8:00 (°°
  • 15
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@alex-fortune: @pupek: podobnie z gitara. Daj się zresetować swojemu układowi nerwowemu. Proponuje przeplatać jednego dnia gitara drugiego pompki. Wbrew pozorom może to przynieść szybszy i przyjemniejszy progress w jednym i w drugim.
A w ogóle to super cele i fajnie rozpisane życzę powodzenia i realizacji wszystkich założeń.
  • Odpowiedz
Siemano KORONOWIRUSOWE ŚWIRY, co tam się u was dzieje? Skąd to zwątpienie?
U mnie leniwa niedziela, dzień czwarty, ale nie odpuszczam, małymi krokami do celu:

Jeżeli chodzi o naukę ML, dzisiaj trochę bardziej szczegółowo, jeżeli piszę bzdury, poprawcie mnie w komentarzach, będę wdzięczny!

Dzisiaj trochę instalowania i konfiguracji.
  • 4
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@pupek: chyba lepiej ze wybrałeś python niż R. Więcej materiałów, lepsze wsparcie, możesz połączyć łatwiej z innymi aplikacjami. Rozumiem że to do machine learning? To python przy okazji ma więcej zastosowań niż R, prócz machine-learningu możesz napisać także program który by go wykorzystywał.
  • Odpowiedz
Dzisiaj trzeci dzień KORONAWIRUSOWYCH ZMAGAŃ.

- godzina nauki ML, na razie tylko teoria, ale jutro postaram się opisać więcej czego się dokładnie nauczyłem.
- 4x 20 pompek (+2 w porównaniu z dniem poprzednim)
- pół godziny przypominania sobie, czego nauczyłem się, zanim gitara zaczęła się kurzyć
- dzisiaj dzień z angielskim (2h przygotowywania się do poniedziałkowych korepetycji)
  • 3
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Cześć! Mam pytanie początkującego związane z #datascience i #machinelearning

Jak czytałem wcześniej, to tworząc model, takiej dajmy na to regresji logistycznej, to z modelu powinienem eliminować zmienne,które nie mają wpływu na wynik, które są statystycznie nieistotne (p-value wywalone w kosmos).
Czy jak robię model korzystając w #python z biblioteki scikit learn to czy model takiej regresji logistycznej sam dba o to, żeby wywalić takie zmienne (albo
  • 6
  • Odpowiedz
  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

@wiecek3: matematyka czy modele znane od lat(jak svm, regresja liniowa) to się nie zmieniły. Ty szukasz książki do najnowszej wersji języka czy dokumentacji jakiegoś framework czy czegoś co nauczy cię podstaw ML? Na to musisz sobie odpowiedzieć :)
  • Odpowiedz