Wszystko

Najnowsze

Archiwum

dloranc
  • 4
Łoo, od ostatniego razu, gdy się promowałem na Wykopie minęło trochę czasu. A obiecałem sobie, że będę wrzucał regularnie posty :)

No nic, trochę tego napisałem w ramach udziału w konkursie "Daj Się Poznać 2017". Poniżej lista postów napisanych od ostatniego razu, gdy pisałem na Wykopie (w kolejności od najnowszych do najstarszych):

TorchCraft - podstawy Lua
Multi-armed bandit - prosta optymalizacja
  • 2
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
dloranc
  • 0
@AwizisieAkat: w SSCAIT cały czas można. Znaczy, jak pierwszy raz próbowałem wrzucić, to wyskoczyło jakieś info, że nie mogę wrzucić, bo oni tam jakiś specjalny cotygodniowy (chyba) stream z komentarzem robią. Jakby mini turniej czy coś takiego co niedzielę. I musiałem odczekać dzień, by wrzucić bota. A tak to cały czas leci stream i ladder.

Ladder jest tutaj, jestem gdzieś w połowie: http://sscaitournament.com/index.php?action=scores
  • Odpowiedz
ChallengeRocket
  • 7
Cześć!

Po rozwiązanie 5 captch'y obrazkowych wykop.pl ostatecznie uwierzył, że nie jesteśmy robotami i udało nam się zarejestrować tu konto!

Tak w temacie: systemy captcha są powszechne i nikt ich nie kwestionuje (sami też ją mamy), ale czy nie wydaje wam się, że one opierają się na fundamentalnie złej filozofii?
Rejestracja do nowego serwisu to jakby początek nowej wspólnej relacji. I już na wstępie tej znajomość rzucane jest podejrzenie dot. nie bycia przeze mnie istotą
  • 8
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
megaloxantha
  • 31
Kopiowanie stylu obrazów za pomocą sieci neuronowej: obraz źródłowy jest przekształcany na styl artystyczny drugiego.

Więcej obrazów: https://liaojing.github.io/html/data/analogy_supplemental.pdf
Artykuł: https://arxiv.org/abs/1705.01088.pdf

#programowanie #ciekawostki #sztucznainteligencja #machinelearning
megaloxantha - Kopiowanie stylu obrazów za pomocą sieci neuronowej: obraz źródłowy je...

źródło: comment_5BZLR2ZaJaNjcVVTzeB8dSHLm2dfCOaN.jpg

Pobierz
  • 3
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
mk321
  • 1
#machinelearning #sztucznainteligencja #naukaprogramowania

Żeby zacząć bawić się z Machine Learningiem potrzebna jest dobra karta graficzna. Bo nawet na dobrym zwykłym procesorze uczenie sieci trwa długo. Na procesorze graficznym jest to dużo szybsze.

Co jeśli chciałbym taką aplikację z ML postawić w internecie? Przecież nie będzie stała na moim GPU pod biurkiem. Trzeba ją uruchomić na jakimś serwerze. Obecnie nawet VPS-y nie mają GPU. Zostaje mi jedynie Amazon
  • 10
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Poziokat
  • 1
@mk321: Jeszcze myślę że warto dodać w ramach tego co pisałem, że na GPU rzeczywiście jest szokujący przyrost prędkości, natomiast nie zmienia to tego, że na CPU można sobie poradzić.

Wlaśnie po mękach postawiłem dual boota z linuxem z sterownikami i bibliotekami potrzebnymi pod obliczenia na NN i okazało się że trening wykonuje się około 60 razy szybciej niż na mobilnym CPU i5.
Sam jestem w szoku że to aż
  • Odpowiedz
codehunter
codehunter
  • 1
@mk321: Gotowe sieci można ściągnąć np. ze strony Model Zoo (http://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html oraz https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo ). Robiłem parę eksperymentów z siecią Places-CNN (zob. https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo#places-cnn-model-from-mit oraz http://places.csail.mit.edu/) i bardzo dobrze rozpoznawała moje zdjęcia. Można tego używać z poziomu Pythona. Tu jest demo tej sieci (oficjalne): http://places.csail.mit.edu/demo.html , chociaż ja dostawałem inne wyniki niż w tym demie. Może kwestia konfiguracji albo mają jakąś inną wersję.
  • Odpowiedz
w.....a
w.....a
  • 18
Czy Tobie także marzy się praca w #datascience ? Proszę bardzo, po tym obrazku na pewno nabierzesz śmiałości!

Z samego Toolboxa znam 4/14 narzędzi, regularnie używam tylko dwóch. Na szczęście działa się w zespole :)
#nauka #machinelearning #naukaprogramowania #statystyka #wizualizacja #grafika

#whatadata – analiza i wizualizacja danych, statystyka, ciekawostki z półświatka Data Science ( ͡°
w.....a - Czy Tobie także marzy się praca w #datascience ? Proszę bardzo, po tym obra...

źródło: comment_vOsTvbJPvlEEIec0Beg4PhmixkCrUwbE.jpg

Pobierz
  • 8
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
Lipwig
  • 1
Proszę bardzo, po tym obrazku na pewno nabierzesz śmiałości!


@whatadata: A pewnie! Albo można skakać po polach od linii startu, albo skakać jak się chce i na co się chce. (⌐ ͡■ ͜ʖ ͡■)
  • Odpowiedz
m.....3
m.....3
  • 3
Zainteresował mnie ostatnio dość mocno temat #machinelearning ale przyznam, że co szukam informacji w necie to...się odbijam jak od ściany. Wiem, że to dość konkretny temat i mocno matematyczny, ale czy znacie jakieś przystępne tutoriale wprowadzające w temat, bez wzorów i wyższej matematyki na dzień dobry? Myślę, że najlepiej by było w języku polskim, ale pewnie na to, to już w ogóle nie ma co liczyć.
( ͡º ͜
  • 4
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
asterix61
  • 0
@wytrzzeszcz: polecałbym zrobić zbiór różnych wariancji liter stworzony z fontu. odpowiednio powyginać litery ale wiadomo, bez przesady bo nie chcemy sytuacji, że nie będzie maszyna wiedziała czy ma i, l czy k
  • Odpowiedz
ntskj
  • 3
Jakie polecacie szkolenia z tematyki uczenia maszynowego i analityki danych? Mogą być ogólne jaki i tematyczne np. o sieciach neuronowych. Ważne że by było to szkolenie stacjonarne, a nie zdalne.


@blaze01: Miałem ćwiczenia z baz danych z jedną osób występujących jako wykładowca w http://datascience.ii.pw.edu.pl/bigdata.html#rada i mogę stwierdzić że były naprawdę dobre - miałem ten luksus oceniania projektu przez pryzmat praktyczności i doświadczeń z prawdziwych projektów, a nie "hehe, teraz zrobi
  • Odpowiedz
wytrzzeszcz
  • 2
#programowanie #machinelearning #it #naukaprogramowania
Powiedzmy że mam zdjęcia gdzie jest pewna rzecz. Nie wiem jak ją zdefiniować. Jak mogę komputer nauczyć rozpoznać tę rzecz?

Konkretnie chodzi mi o rozpoznanie czarnych tablic rejestracyjnych na różnych zdjęciach z tagu #czarneblachy i liczenie punktów graczom.
Powiedzmy że dysponować mogę około 1500 próbkami do trenowania algorytmów.
Jak za to zabrać
  • 9
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach
sokytsinolop
  • 2
#machinelearning #python
Tak dzisiaj zacząłem czytać i zastanawiam się czy dałoby się zbudować sieć neuronową, która mogłaby zasugerować czy dodana treść na #mirkowyznania powinna zostać zaakceptowana czy odrzucona.

Czy da się zbudować taką sieć mając do nauki około 50 000 treści które zostały oznaczone jako pozytywne lub negatywne?
Czy kiedy sieć zostanie już czegoś nauczona to w jaki sposób jej wiedza jest zapisywana? Czy za każdym
  • 6
  • Odpowiedz

  • Otrzymuj powiadomienia
    o nowych komentarzach

Powiązane tagi