Chcę napisać AI do gry planszowej typu Azul, Splendor wykorzystując sieci neuronowe. Z tego co wyczytałem to najlepiej użyć do tego Q-learning. To ma być self-learning.

Problem jest taki, że nie znalazłem libki do tego - jest ten Tensorflow.NET ale on tego nie obsługuje, ML.NET tak samo albo o czymś nie wiem (nie robiłem nic wcześniej z NN).

A może jakieś algorytmy genetyczne? Weźcie coś doradźcie, żeby się nie narobić, a zrobić.

GręPokaż całość

Uczę się trochę pythona i postanowiłem pobawić się #tensorflow w googlowej chmurze.

Ponieważ zaczynam przygodę, to wrzuciłem kod z tutoriala
Wrzuciłem swoje zdjęcia i naniosłem kosmetyczne poprawki.
Ostatecznie wypluło mi wynik jak na obrazku. Jak mam to zinterpretować?
Skąd mogą brać się te piki?Pokaż całość

Witajcie, Mircy i Mirkowie!
Zapraszamy na cotygodniową dawkę ofert prosto ze #szwajcaria ( ͡º ͜ʖ͡º)

(SwissDevJobs.ch | GermanTechJobs.de | Twitter | Facebook | LinkedIn)

TagPokaż całość

Tworzę portal w #django dla ludzi lubiących aktywności poza domem (góry, wędrówki, itp.). Podstawowa funkcjonalność to dodawanie wycieczek i szukanie ludzi do wspólnych wypraw. Portal obsługuje również grupy dyskusyjne. Planowana jest również zaawansowana wyszukiwarka miejsc, szlaków i wędrówek.
Kod źródłowy jest tutaj: Github
Wersja rozwojowa: mountaingrip.com

Gdyby ktoś był zainteresowany projektem i chciał dołączyć do tworzenia, zapraszam do współpracy.

#python3 #js #reactjs #djangoPokaż całość

Mam ponad 50h materiału wideo, z różnej pozycji, różne światło, itp.
Potrzebuję wyciągnąć wszystkie zarejestrowane twarze.
Czym będzie najlepiej?
#tensorflow #programowanie

#deeplearning #programowanie #tensorflow

Do tej pory używałem tf 2.0, komunikat o braku obsługi AVX2 olewałem i nie instalowałem nowszej wersji bo przecież i tak mam Radeona to nie wykorzystam mocy GPU. No ale postanowiłem spróbować obejść to przez bibliotekę plaidML - w ten sposób po zainstalowaniu tf 2.3.1 dowiedziałem się, że moja karta jedynie zabiera miejsce w laptopie a do obliczeń się nie nadaje. Ale jestPokaż całość

Piszę appke w #cpp gdzie zależy mi na dość szybkim czasie reakcji. Czy jest możliwość załadowania modelu z wagami (plik kerasa z wagami h5 i architektura modelu w jsonie) i predykcję bezpośrednio w cpp? Zrobiłbym to w #python ale dochodzi jeszcze image processing, a wiadomo jak wolny jest python w stosunku do cpp. Znalazłem coś takiego https://github.com/Dobiasd/frugally-deep ale to tylko Python3, ja niestety pracuję z frameworkiem dla Plython2.Pokaż całość

to efekt cwiczenia sieci neuronowej DCGAN na 400 abstrakcyjnych grafikach. 60 epok. w sumie ok 6 godzin
jakies porady co zrobic zeby bylo lepiej? wiecej epok? wiecej przykladow?

w komentarzach dane

#siecineuronowe #gan #machinelearning #python #ai #keras #tensorflow

Elo Mirki.
Szukam jakiegoś speca od sieci neuronowej. Mam pewien problem i nie wiem jak go rozwiązać.
Moje zadanie to, mając do dyspozycji zbiór z różnymi informacjami dotyczącymi tego czy użytkownik kliknął reklamę (kilka kolumn zawierających wartości int, cztery kolumny zawierające stringi złożone z ciągów liczb oddzielonych "|", np. 123|2341|12|56), stworzyć sieć neuronową która przewidzi czy użytkownik kliknie reklamę.

Problemem jest to, że jak chcę wprowadzić do feature columns (w którym już mam częśćPokaż całość

#anonimowemirkowyznania
Mirki, kończę właśnie doktorat z #machinelearning (podrzędna uczelnia w #uk). Jeśli go obronię (tylko jedna publikacja), to czeka mnie szukanie pracy (w sumie jak nie obronię, to też xd). I tak – gdzie szukać? Tak naprawdę to nie umiem ani programowania, ani machine learningu. Na doktoracie zawsze się robi tylko proof of concept, byleby działało. Ja to robiłem w #python z #Pokaż całość

Czy istnieją jakieś sensowne certyfikacje z zakresu #machinelearning szczególnie jeśli wymagają znajomości #tensorflow ? entry-level, coś żeby poświecić szukając #praca na stanowisku ML engineer mając za sobą tylko staż
I przy okazji egzamin AI-100 #microsoft #azure to tylko kwestia przerobienia bazy 100 iluś pytań jakie można znaleźć na niektórych stronach? I jeśli tak to czy w ogóle warto, czy równie dobrze mogęPokaż całość

Historia sieci neuronowych sięga roku 1940, gdy Donald O. Hebb postawił hipotezę, że połączenia neuronów wzmacniają się, gdy przebiegają po nich impulsy. "Neurony, które razem świecą, łączą się". Była to przełomowa koncepcja, która zainspirowała kolejne generacje naukowców do odtworzenia mechanizmu za pomocą połączeń elektronicznych.

Jednak nie było to takie proste. Dopiero 5 lat później powstał superkomputer ENIAC. Wykonywał on zawrotne 100 000 cykli na sekundę. Paradoksalnie to nie jest duża ilość. Obecnie każdyPokaż całość

Czy wiesz, że styl malarski jest ukryty w kilku warstwach sieci neuronowej? Poniżej przykład jak sieć neuronowa potrafi nauczyć sie stylu malarskiego i namalować nim dowolny obraz. Robi wrażenie prawda?

Rozdział 8 książki, którą czytam mówi nie tylko o neuronowym transferze stylu, generowaniu tekstu, ale też o DeepDream, sieciach GAN i koderach VAE. Czyli o tym jak powstają te wszystkie aplikacje do postarzania twarzy, generowania postaci anime itp. Czy też jak powstał DeepFake.Pokaż całość

Rozdzial 7 traktuje o zaawansowanych technikach deep learningu, dodatkowych narzedziach, tensor board, automatyzacji ustalania hiperparametrow i zespalaniu modeli i debugowaniu sieci w Keras ie.

#deeplearning #keras #tensorflow

Jak najlepiej rysować boxy używając canvas dla img oraz video bo sobie chce to połączyć z tensorflow do detekcji obiektów

#javascript #tensorflow

Sieci neuronowe Deep learningu pozwalają odróżnić np. słonia od innych zwierząt. Co ciekawe można podejrzeć, co sieć neuronowa uznaje w zdjęciu za ważne, aby słonia rozpoznać. Poniższa mapa aktywacji sieci właśnie to pokazuje. Obszary czerwone sieć neuronowa uznaje za najważniejsze do rozpoznania słonia. A żółte - również istotne. Reszta nie jest dla sieci taka ważna. Jak widać słoń to tylko w 1/4 słoń :)

Za: https://medium.com/analytics-vidhya/visualizing-activation-heatmaps-using-tensorflow-5bdba018f759

#siecineuronowe #technologiaPokaż całość

Na razie przeczytalem 50 stron i jestem zadowolony. Autor ebooka omawia czym jest deep learning, jaka była historia. Szczególnie zaciekawiły mnie okresy popularności algorytmów sztucznej inteligencji, oraz jej spadków. Drugi rozdział to wprowadzenie w podstawy matematyczne. Zręcznie omijane są zawiłości matematyczne za macierzami itd. Czyta się bardzo przyjemnie. Jak widać można stworzyć #keras, współtworzyć #tensorflow i jednocześnie pisać ciekawie.

A no i jest już pierwszy kod doPokaż całość