Тут оффтоп, психиатрические термины и экзистенциальные вопросы вместо программирования.
Прошлый тут >>2160975 (OP)
Шапку не копирую, потому что она не нужна.
Хочешь ML, учи CS229, CS231n, линейную алгебру, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus.
Хотя нет, не учи. Но хотя бы backpropagation освой. Больше нахуй ничего не нужно, потому что ничего нового за 50 лет AI не изобрели. И ты все равно не будешь нихуя делать серьезного, твой максимум - поигрульки с готовыми решениями и работа рядовым аналитиком.
Еще учи graph machine learning (GML). Это, как водится, реклама.
Осторожно, в треде манябиологи и маняпсихологи, которые с каких-то хуёв решили, что они шарят в биологии и психологии, хотя всю жизнь были программистами, причем бездарными.
В общем, наши дебики тут сознание оцифровывать собрались. Заходите, мы с них тут уютно смеемся.
> Еще учи graph machine learning (GML). Это, как водится, реклама.
Ещё один, на сей раз гмл-петух. Ты пойми, если что-то работоспособно, оно само станет стандартом в своей области. Никто в 2017 не форсил трансформеры, они не нуждались в форсе в 2017, не нуждаются в нем и сейчас. Это просто стандарт, лучше пока ничего нет.
Как с технической т.з. предотвратить создание детской порнографии мл-средствами?
Возможно ли отправить кого-то под суд чисто за снапшот мл модели, в дате у которой было цп?
Думал попробовать поиграться в GPT-3, но мне надо хотя бы чат экспортированный из Телеграма разбить на связные тексты.
Там не так просто. Не все обсуждения связаны ссылками.
Пока не знаю что я буду с этим делать, но для начала надо создать связные длинные тексты.
Хотя в любом случае openai не выкладывали веса, так что сравнивать особо не с чем будет.
Я закрасил все что ниже лиц т.к. азерский пидорок сдает айпишники тащ майору. Просто сообщаю: на нижнем фейке с пикчи было оголенным то место где обычно находится пиздень
О, уже перекатили тред разработки генераторов хуёв и жоп.
Эсошиз убивает тред, согласен. Тут важную тему обсуждают, а он умудрился весь интерес к беседе свести на ноль.
У тебя не лоля же.
> 18 лет
> лоли-подросток
Санитар!
Да. В /h/ сидишь?
Разговор идет не в то русло. Мы же тут обсуждаем производство лоликона нейросетью, а не занимаемся постингом совершенно прекрасных молодых дам, для этого есть доска /h/.
>НЕЙРОНОЧКИ И МАШОБ
>>2202773
>автоматизацию загрузки пикч с санкаку
Путин. 20 лет. Итоги.
https://raspberry-valley.azurewebsites.net/Google-Coral-Edge-TPU/
Так t2i не принципиален в этом деле. Достаточно, чтобы нейросеть могла генерировать картинку имея пару примеров ни при обучении, а при запуске.
Треним сеть на датасете -> пользователь вводит теги -> ищем примеры и в датасете -> подаем нейросети эти примеры.
Но и это на самом деле не обязательно, когда можно сделать просто GAN без всяких там t2i. Главное - качественный выход.
https://www.reddit.com/r/AnimeResearch/comments/qfy89w/booru_chars_2021_torrent_a_imageset_focusing_on/
норм сделали, только граббили с поджидованных сайтов, а надо с санкаку.
Если срабатывает со взрослыми персонажами, сработает и с лоли.
> Но и это на самом деле не обязательно, когда можно сделать просто GAN без всяких там t2i. Главное - качественный выход.
Собираем выход нейросети, ранжируем с помощью другой, с помощью еще одной нейросети размечаем теги на полученных изображениях и наша neurobooru готова.
Если ты не как эти, то в мл делать нечего.
Хочешь сказать, что вот это вот не знаешь и не смог нагуглить?
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F
И вот это?
https://pythobyte.com/probability-distributions-a58afcc5/
Сдаюсь, ты подебил и меня зотролел
Ну, тем, например, что макака вкатывается и получает деньги, пока борщехлеб-машобник курсики стэнфорда смотрит, книженции по терверу, матстату, линалу и прочем читает, отсрачивая работу на несколько лет, а в итоге будет работать или обоссанным аналитиком, или рядовым калоедом, который ничего серьезного никогда даже приблизительно не будет делать, пока чингчонги ебут в МЛ.
Как-то так..
Вот это
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%8B%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F
И вот это
https://moonbooks.org/Articles/How-to-calculate-and-plot-a-cumulative-distribution-function-with-matplotlib-in-python-/
Ты прикалываешься, или реально ебнутый, который не понимает, что любая пидорахенская мат. вышка - даже близко не пропуск в МЛ? Ты ведь понимаешь, что матан, линал, и т. д. - это просто пререквизиты?
Коротко: любой долбоеб с двача никогда не сможет во что-то наукоемкое, он максимум будет знать кое-как инженерную математику с вуза и получать рядовые позиции в отрасли. То есть, как я сказал, это тотальное борщехлебство и долбоебизм, додики манямечтают о науке, в итоге в лучшем случае побираются, пока чингчонги ебут в МЛ, а обычным русским ванькам-макакам больше башляют.
А как юзать ранговый коэффициент корреляции?
Я бы просто сделал
допустим есть 5 типов дома
и каждому типо число от 1 до 5 поставить, почему бы это не было корреляцией?
https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data?select=train.csv
датасет
Потому что потому что коэффициент корреляции мера линейной зависимости переменных, это подразумевает, что они хотя бы могут быть упорядочены. За то, что ты написал выше, убивают на месте. В твоём случае нужны другие методы исследования, ANOVA или многоуровневая регрессия, например.
Датасет твой не смотрел если чё
>Проще набрать рисованного лоликона.
Давайте тогда тюнить далл-е на лоликон
>любая пидорахенская мат. вышка
Пидорахенская мат. вышка очень разная бывает. Бывает мехмат мухгу, а бывает Матфак Вышки.
>Коротко: любой долбоеб с двача никогда не сможет во что-то наукоемкое, он максимум будет знать кое-как инженерную математику с вуза и получать рядовые позиции в отрасли.
Сейчас бы, соображая в теоретической математике, заниматься прикладной хуетой типа машоба.
>То есть, как я сказал, это тотальное борщехлебство и долбоебизм, додики манямечтают о науке, в итоге в лучшем случае побираются, пока чингчонги ебут в МЛ, а обычным русским ванькам-макакам больше башляют.
Те, кто мечтают о науке, хотя бы аспирантуру оканчивают, по возможности в хорошем вузе, а местные аноны как и обычные русские ваньки просто зарабатывают деньги.
Разве что бонусом местным анонам идёт ТЫ ЧЁ, ПЁС, Я МАТЕМАТИК!!!
Сначала непонятно было, как это оно может без сервера работать? Но жопаскриптеров отсутсвие сервера не смущает. Наоборот, сервер - это ненадежно, сервер может сломаться, у него ограниченная производительность. Гораздо круче казались облака: залил код прямо на небо и чувствуешь себя богом. И вот компания CloudFlare, продающая ламеркам кеширующий прокси под видом "ускорителя интернета" придумала инновацию: Serverless hosting! Туда можно залить свой жаваскрипт для node.js чтобы работал на отсутствующем сервере, который будет брать деньги за время выполнения программки.
В хипстерской голове иерархия выглядит так:
Shared hosting < Virtual private server < Dedicated Server < Cloud < Serverless.
>а бывает Матфак Вышки.
Ну, я все же надеюсь, что человек имел в виду прикладную математику, что-то на стыке с CS. Но в пидорахии эта область - откровенный кал, пока китайцы и пиндосские китайцы в этом все ебут и рвут.
На матфаке Вышки гиперэклеры дрочат, и по статьям они реально держатся на мировом уровне, но мы не про это. Вот прикладная математика в Вышке - это МИЭМ. Этим все сказано. А прикладная математика и информатика - это кал на ФКНе, который по статьям/исследованиям в рейтинги по CS даже не входит, а академические руководители там - это обычные ваньки со специалитетом ВМК и опытом работы каловым аналитиком в Яндексе. Будущие специалисты по нейроночкам и машобу, куда деваться.
>а местные аноны просто зарабатывают деньги
В голос заорал. Они курсы Стэнфорда смотрят и борщи хлебают, какие нахуй деньги. Максимум нанялись аналитиками работать, как поняли, что ничего серьезного делать не смогут - это, конечно, сильно. Любая жаваскриптовая макака лучше этого аналитикокала.
А то вдруг.
А в чем прикол разрабатывать ии, если он потом поймет какие людишки хуесосы и выпит всех? Это такой вид редпильно базированного долбоебизма?
Уебывай в тикток, школуйня
>>2204153
> попыт попыт
Чего ты там кукарекаешь, куриный муж? Иди книжку почитай, пока на каникулах.
Каким он должен быть, достойный уровень машобщика могущего в наукоемкую работу? Что он должен знать/уметь, чтобы конкурировать с прошаренными чонгуками?
Ты сначала найди наукоемкую работу, чепуш. Это 3.5 лаборатории в мире, все остальные занимаются макакингом и пытаются забрутить AB. При чем AB есть только у элиты. В большинстве либо АБ проводится только на бумаге, либо вообще все делается дидовским методом на глаз
Интересно откуда ты высрал такую дихотомию, поехавший.
Есть 3.5 лаборатории которые пердолятся с наукоемкими задачками. Чтобы туда попасть нужна цитируемость и образование.
Есть макаки которые гриндят гиперпараметры, чтобы стать одним из них не нужно ни то ни то.
Что чему противоречит, ммм?
Ну я хз. В науке работаю не мл, постоянно имею дело с гуманитариями и все время вижу, как ебашат разные статистические процедуры, не удосужившись проверить условия их применимости и далее по списку. Ситуация, судя по статьям, где этот вопрос изучался, повальная. Но это наука, всем, в общем-то, похуй, что там насчитано и как, лишь бы согласовывалось хоть с какой-то логикой. Иными словами - жёстких требований и всяких метрик эффективности использования мл нет. В бизнесе же не может так быть, верно?
https://colab.research.google.com/drive/1Tb7J4PvvegWOybPfUubl5O7m5I24CBg5?usp=sharing
ЦП, лоликон и всё такое
Ресурсов колаба хватит, чтобы это зафайнтюнить? Вообще, особого смысла в этом нет, для далле нужен нормальный трансформер типа полноценной гпт3, тогда будет что-то внятное рисовать, а так хуйня получается. Пикрелейтед - картина Ван Гога "пынеходы".
Для моих задач rudalle и cogview подходят больше. (задача- делать графические элементы, чтобы трейсить и составлять из них цифровые рисунки, например: тела + головы персонажей + какие-нибудь платья и юбки).
В clip+vqgan хромает согласованность (coherence), там даже невозможно сделать элементарный портрет с лицом, или тем более человеческую фигуру.
>В бизнесе же не может так быть, верно?
Чел, я тебя умоляю. В бизнесе это все усугубляется еще и большой неграмотностью. И кабаном который что-то слышал на КабанФесте++ поэтому ожидает магии, машет руками и требует изготовить НЕКИЙ ПОВЕДЕНЧЕСКИЙ АНАЛИЗАТОР (sic).
А вот это вот всё чекать предположения, пердолиться с методологией, готовить выборки — ебало нейропориджа представил?
Я только пару раз с кабанчиками в контексте мл работал. Одна контора хотела какой-нибудь оптимизации грузоперевозок, но задача встала уже на согласовании терминологического аппарата, я охуел, какие тугодумы там сидят, что тезаурус не могут составить. Другой случай была откровенная клиника, идиот хотел по ДАННЫМ предсказать, когда будет разработана вакцина от ковида. Но делать выводы я не стал, мало ли долбоебов. Я вообще хз как там в бизнесе мл работает, просто предполагаю. Буду рад, если что-нибудь поведаешь на этот счёт.
>>2204776
Ну да. Про кризис реплицируемости результатов научных исследований слышал что--нибудь? На этом фоне почти любой результат для рецензента будет выглядеть более-менее осмысленным. Особо крутые дяди иногда прямо пишут, что у нас все совсем противоречит предыдущим результатам, так как у нас новая охуенная методология, нужно все считать заново, поэтому дайте гранты. Какие-то стандарты качества, конечно, нужно выдерживать, но сделать ебанутый немотивированный статанализ всегда пожалуйста, тебе ещё и спасибо скажут за оригинальность.
>Про кризис реплицируемости результатов научных исследований слышал что--нибудь?
Слышал, да. Но в эпоху "Publish or Perish" и Хирше-дроча это не удивительно.
Если уж даже в физике в последнее время быстро растёт куча говностатей, то про гуманитарку вообще говорить нечего.
Или вот тот же (экспериментальный) машоб. Там вообще уже хуже, чем в психологии - полная чушь, а не исследования.
Но гранты сами себя не распилят. И Хирш сам по себе не вырастит.
А идейных учёных всё меньше и меньше. Весь кризис отсюда произрастает по большей части.
"Наука самолётопоклонников", хрен ли. Гениальный Фейнман всё это предвидел.
К беготне за Хиршем и распилу грантов ещё можно привыкнуть без особых последствий и бегать в этом колесе, клепая пейперы на скорость, по крайней мере, какое-то время так жить можно и даже интересно. Потом приходит чёткое понимание, что эти статьи нужны только для отчёта, их научная и тем более практическая ценность минимальна. Ну нахуй они никому не нужны эти статеечки. По итогу получается нервная и выматывающая работа без видимых результатов. Нужно обладать какими-то специфические чертами характера чтобы не поймать выгорание. Уже сто раз пожалел, что остался в академии, а не съебался в it на третьем курсе как все нормальные люди.
На мой взгляд, проблема далеко не в Хирше и самой системе дроча на разные рейтинги. Тут намного хуже - от учёных никто не требует отдачи от их работы. Лень это расписывать, я спать лучше пойду
В основном с налогов, да. Очень небольшая часть бюджета, например, университетов в РФ формируется не из госсредств. Иногда бывает, что госструктуры и бизнес хотят какие-нибудь исследования от ученых, но на бюджеты это влияет слабо. Сторонние конторы обычно требуют более-менее применимых результатов, тут обычно бывает интересно, но это скорее исключение. Много раз видел, как потенциальные заказчики ловили жопоболь от полного нежелания учёных адекватно реализовать их требования и подстраиваться под запросы.
Рыночек тут работает иначе. Есть один большой заказчик в лице государства, который даёт гранты. За гранты идёт конкуренция - у кого научный задел лучше и кто лучше напишет заявку (плюс ещё несколько факторов послабее), тот бабки и получит. Чем тебе не свободные рыночные отношения? Утрирую, конечно.
>>2205058
Срок окончания очередного гранта. Потом съебываю.
Блядь, вот поэтому ни один нормальный человек уже не сидит давно на харкаче. Это просто пиздец. Какой-то ноунейм хуесос абсолютно спокойно задвигает, что МИНИМУМ для того чтобы вообще иметь право находиться в computer science это нужно быть членом элитных научных проектов по разработке всякого космического говна. У двачеров напрочь отсутствует понимание реальности и рынка. В реальности датасатанисты вообще нахуй повсюду, включая банки и прочее говно.
Передумал покупать Корал. 8-битные модели все же очень ограниченные. Там тренировать надо все специально под него, и фактически даже модели специально под него переделывать. Очень много работы.
Заказал вместо этого Jetson Nano. Только самые слабенькие 2Гб модели доступны, все остальное из серии только у спекулянтов с 2х наценкой и больше. Майнят на них, что ли?
Мини-платформа наподобие Raspberry Pi с ГПУ. ГПТ сразу в пролете - там 2Гб памяти на все про все. В той, что я купил. Есть потолще, но сильно дороже и сейчас вообще нет в продаже.
Преимущество в низком энергопотреблении и небольших размерах. Можно собирать девайсы, роботов, тому подобное.
>Raspberry Pi с ГПУ
>GPU
Что за ГПУ? Пайторч, opencv запустятся на ГПУ?
Бля если запустятся, то это золотая жила
Питорч точно работает, опенцв не знаю. Спеки тут: https://connecttech.com/jetson/jetson-module-comparison/
Я купил урезанный нано с 2Гб. Всех остальных нет в продаже, так что, наверное, и правда жила. Была. Будем надеяться, они еще партию сделают, раз так популярна тема.
>>2202676 >>2202680 >>2202683 >>2202744 >>2202749
>>2202752 >>2202755 >>2202758 >>2202759 >>2202760 >>2202762 >>2202763 >>2202766 >>2202773 >>2202812 >>2202837 >>2202845 >>2202850 >>2203250 >>2203257 >>2203270 >>2203327 >>2203951 >>2204584 >>2207827
В МЛ бытие дрочером на рисованное детское и не только детское порно - это отраслевой стандарт?
Какой можно запилить пет проект для вката?
>>2206494
Тоже чего-то проигрываю с дата сосистов, которые манявоображают из себя математиков, ученых, ну или, ладно уж, когда манямирок начинает рушиться, просто хороших специалистов, хотя на самом деле являются операторами экселя, над которыми смеются буквально все, даже макакоразработчики - те хотя бы код писать умеют.
Матанопетухи просто пытаются объяснить всё через убогий фреймворк ZFC и убогую нотацию, где даже не отличается = и ==. Когда видишь учебник, где математика (даже декартово произведение и создание матриц) объясняется не через программирование, то может такой выбрасывать.
Судя по пейперу, именно так.
>The core idea is to only use a tiny, task-relevant subset of the general corpus for language model training
Точность примерно такая же, но намного быстрее. Мотивировка просто охуенная
>We hope TLM will contribute to democratizing NLP ...
Видимо, считают, что это нужно для тех, кто хочет поиграть в NLP.
>математика
>объясняется не через программирование
ни документацию нормально написать не могут ни хуя
еще и на своем чето там общаются
Например, я хочу написать вычислитель есть ли кошка на фото.
1000 без кошки и 1000 с кошкой хватит?
Классификация уровня б. С 1995 года уже на кладбище. Мне вот 26 год, я бритоголовый химик хуимик с кучей хронических заболеваний, ненавижу работу, ненавижу молодежь, ненавижу женщин и вообще все нахуй ненавижу. Зумеры с 1997 по официальным данным, а вообще я бы сказал, что с 2000 минимум. Разница между этими несколькими годами – катастрофическая популяризация технологий, интернета и жизнь в совершенно другой среде. Я помню модемы и прокат всякого говна на рынке, зумеры не понимают как вообще физические носители могут существовать. И так далее и тому подобное.
https://en.m.wikipedia.org/wiki/Generation_Z
Все правильно, зумерки это 2012 примерно. Сравнивать миллениалов с зумерами это как сравнивать тощих убитых болезнями диких зверей с генетически отобранными идеальными домашними питомцами. Миллениалы все уже старые, больные, низкого роста, лысые, а зумерки по два метра с идеальной фигурой.
> Мне вот 26 год,
>>2210029
> Все правильно, зумерки это 2012 примерно.
Зумерки и рынков уже не помнят. Недавно племяннику доказывал на полном серьёзе, что vhs кассеты это не мем с реддита, а настоящая вещь. Показал ему свой кассетник, который дед из Австрии привез ибо был архитектор и катался на проекты СОЦИАЛИСТИЧЕСКИЕ. Одноголосный перевод короля льва пересматриваю стабильно раз в год.
Мне 24, я физически не представляю о чем говорить с людьми твоего возраста. Причем не в плане того, что я охуенный и все дела, я просто ощущаю жуткую культурную пропасть. Ничего из того, что я знаю и чем интересуюсь людям нового поколения не интересно. А то, чем интересуются они и что они знают, уже неизвестно мне.
Часто приходится говорить с молодежью во всяких соцсетях, ибо с каждым годом нейронки проникают всюду в этот мир, в логистику, в бизнес, в банкинг и так далее. Если какой-то smalltalk инициируется с их стороны, я жутко себя неловко чувствую, как старик-монтажник которому внук пытается объяснить криптовалюту.
Поэтому абсолютно согласен, что у нас тем кому по 26 никак зумерами быть не может. Это люди которые росли без компьютера, бегали по гаражам, били бутылки и так далее. Последние дети улицы.
Он отличается. Причем дохуя чем. У нас не американский сценарий, а российский. В его годы у многих даже телефонов не было в детстве, а компы так вообще редкость. Геймбои всякие были как какая-то дивная птица. А сейчас пиздюки с пяти лет уже на ютубе сидят и комменты строчат. И вот с каждым годом до этих пиздюков новые поколения были всё более внедрены в информационном пространстве.
Алсо, сдается мне ты просто миллениал который в жутком отрицании пытается молодиться и считает, что он по-прежнему МАЛЬЧИК.
Катастрофическая. Причем вообще нихуя ты не прав уже начиная с мультиков. Люди которые родились во время войны или 4 года после войны абсолютно разные люди. Люди которые родились до распада совка или 4 года после распада совка абсолютно разные. Ты просто инфантильный долбоеб, который пытается найти оправдание быть молодым и молодежью. А на деле нет, ты старик и ты уже нахуй никому не интересен.
И ZFC-срач, и Золотце с тифаретником, и Ерохины с Сычевой хорошо хоть не чед и стейси, Зумеры, Швабрия... классический ML-тред крч
Без ВО соваться туда не стоит?
С учетом того, что заканчивал математическую гимназию да и так в матеше норм секу
Ведёт ML-курсы теперь:
https://karpov.courses/ml-hard
пиздос 150к, за эти деньги можно скупить все курсы по нужным технологиям в юдеми и курсере, и еще тыщ 80 останется
может тоже начать курсы пилить?
>>2211028
Дык да, деньги плотют, чтобы сам солнцеликий лунопопый бабыч пару раз помассировал вам анус + он же даст рекомендацию при трудоустройстве. Платные курсы на платформах - это хуета, всегда есть бесплатный аналог. Деньги дают за менторов, код ревью, поглаживание, посасывание, бумажечку и помощь с поиском работы.
Челик из ODS-комьюнити, в свое время забрался в самый топ Kaggle и рассказывал про это. Потом его по инерции начали приглашать с софт докладами во все места подряд, преподавал major в вышке (неплохой, кста), сейчас вот свой курс завёл.
>Это местная знаменитость?
Не только он. Ещё Плесков, Натёкин, Семёнов и другие апёздолы.
> Кто это вообще такой
Рандомный поридж
> и почему его тут упоминают?
Сам себя пиарит
> Старики в машобе не нужны. Только школьники
Почему верун? Постулаты (аксиомы) в математике нужны чтобы избавится от бесконечной редукции. Ты можешь взять любую теорему за постулат и вывести из нее все то что ты в другой системе считал аксиомами. Поскольку отдельно взятая математика к реальности отношения не имеет, поэтому и веры никакой не требует. Это просто математические закономерности положенные в некоторую логическую схему .
Чем лучше всего такое генерировать? Качество изображений будет предпочтительнее чем широта распределения. И чтобы реально было обучить без больших мощностей.
Размер - 128 или 256.
https://www.youtube.com/watch?v=dipsep_XbiQ
А на западе пытаются максимально дальше от нее отойти, чтобы как можно больше людей-экспертов вкатилось тип всякие врачи с их детекциями пневмоний и больше делают упор на практику и паграмирование?
Тип у Амеров делается упор на бизнес? Тип всем похуй знаешь ли ты математическое объяснение кококойнибудь рандомного леса, если ты можешь построить и задеплоить модель, что бы заказчик мог ею пользоваться
Это если сравнить подход по вкату по американским учебникам и видеокурсам и нашим, где тебе еще мозги вынесут собеседованиями и тестами на всякие знания алгебры
>>2213525
> Чому у нас так дрочат на маняматику, тип учить машинное обучение можно только с хорошим знанием маняматики, максимальный упор делается на теорию.
А это чтобы сходу отсеивать долбаебов типа вас. Если человек в математику не может, ему путь только в курьеры, звонари, на станок наматываться или в макдаке кукарекать "свободная касса!!111".
Ну так российские курсы подают материал более-менее строго, с нормальной математической нотацией и в привязке к матдисциплинам. Западные после этого слушать просто противно - какие-то картиночки злоебучие, формул мало и они какие-то оторванные, дроч на приложения постоянный. Машоб же про математику и алгоритмы, а не про веселые нажимания кнопочек.
Ахаха копросвиньи блять, хули скайнет нет еще? Хуйня это все.
https://www.youtube.com/watch?v=B6Bgt5GtkNg
https://www.youtube.com/watch?v=Oouec19vH48
https://www.youtube.com/watch?v=09mjrYgKVWY
https://www.youtube.com/watch?v=oEU-LNeA1Nc
https://www.youtube.com/watch?v=P03f77YNoO8
https://www.youtube.com/watch?v=yGy_91ep97o
https://www.youtube.com/watch?v=ljSZ18BpRTI
https://www.youtube.com/watch?v=Hly12XcyY2k
Покушать принёс
Не забудьте потом как выблядок который угоняет треды пойдет в школу или сдохнет от спида, сделать нормальную шапку. Я её вот сохранил слава богу.
Очередной тред про хипстерские технологии, которые не работают
Я ничего не понимаю, что делать?
Без петросянства: смотри программу стэнфорда CS229, CS231n https://see.stanford.edu/Course/CS229 (классика) и http://cs231n.stanford.edu/ (введение в нейроночки) и изучай, если не понятно - смотри курсы prerequisites и изучай их. Как именно ты изучишь конкретные пункты, типа линейной алгебры - дело твое, есть книги, курсы, видосики, ссылки смотри ниже.
Почему такой фокус на нейронки?
Потому что остальные чистят вилкой данные в банках с помощью LGBTboost и им некогда предлагать обновления в шапку
Где узнать последние новости?
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
http://www.datatau.com/
https://twitter.com/ylecun
На реддите также есть хороший FAQ для вкатывающихся
Какая математика используется?
В основном линейная алгебра, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus
Как работает градиентный спуск?
https://cs231n.github.io/optimization-2/
Почему python?
Исторически сложилось. Поэтому давай, иди и перечитывай Dive into Python
Можно не python?
Никого не волнует, где именно ты натренируешь свою гениальную модель. Но при серьезной работе придется изучать то, что выкладывают другие, а это будет, скорее всего, python, если работа последних лет
Что почитать для вкатывания?
http://www.deeplearningbook.org/
Николенко "Глубокое обучение" — на русском, есть примеры, но меньше охват материала
Франсуа Шолле — Глубокое обучение на Python
https://d2l.ai/index.html
Все книги и статьи фактически устаревают за год.
В чем практиковаться нубу?
http://www.deeplearning.net/tutorial/
https://www.hackerrank.com/domains/ai
https://github.com/pytorch/examples
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#tutorials
Где набрать первый самостоятельный опыт?
https://www.kaggle.com/ | http://mltrainings.ru/
Стоит отметить, что спортивный deep learning отличается от работы примерно так же, как олимпиадное программирование от настоящего. За полпроцента точности в бизнесе борятся редко, а в случае проблем нанимают больше макак для разметки датасетов. На кагле ты будешь вилкой чистить свой датасет, чтобы на 0,1% обогнать конкурента.
Где работать?
https://www.indeed.com/q-deep-learning-jobs.html
Вкатывальщики могут устроиться программистами и дальше попроситься в ML-отдел
Есть ли фриланс в машобе?
Есть, https://www.upwork.com/search/jobs/?q=machine+learning
Но прожить только фриланся сложно, разве что постоянного клиента найти, а для этого нужно не быть тобой
Где посмотреть последние статьи?
http://www.arxiv-sanity.com/
https://paperswithcode.com/
https://openreview.net/
Версии для зумеров (Килхер): https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew
Количество статей зашкваливающее, поэтому все читают только свою узкую тему и хайповые статьи, упоминаемые в блогах, твиттере, ютубе и телеграме, топы NIPS и прочий хайп. Есть блоги, где кратко пересказывают статьи, даже на русском
Где посмотреть must read статьи?
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#papers
https://huggingface.co/transformers/index.html
То, что обозревает Килхер тоже зачастую must read
Где ещё можно поговорить про анализ данных?
http://ods.ai/
Нужно ли покупать видеокарту/дорогой пека?
Если хочешь просто пощупать нейроночки или сделать курсовую, то можно обойтись облаком. Google Colab дает бесплатно аналог GPU среднего ценового уровня на несколько часов с возможностью продления, при чем этот "средний уровень" постоянно растет. Некоторым достается даже V100.
Иначе выгоднее вложиться в GPU https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/ Заодно в майнкрафт на топовых настройках погоняешь
Когда уже изобретут AI и он нас всех поработит?
На текущем железе — никогда, тред не об этом
Кто-нибудь использовал машоб для трейдинга?
Огромное количество ордеров как в крипте так и на фонде выставляются ботами: оценщиками-игральщиками, перекупщиками, срезальщиками, арбитражниками. Часть из них оснащена тем или иным ML. Даже на швабре есть пара статей об угадывании цены. Тащем-то пруф оф ворк для фонды показывали ещё 15 лет назад.
Так-что бери Tensorflow + Reinforcement Learning и иди делать очередного бота: не забудь про стоп-лоссы и прочий риск-менеджмент, братишка
Список дедовских книг для серьёзных людей:
Trevor Hastie et al. "The Elements of Statistical Learning"
Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory"
Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning"
Взять можно тут: http://libgen.io/
Напоминание ньюфагам: немодифицированные персептроны и прочий мусор середины прошлого века действительно не работают на серьёзных задачах.
Кроме костыля labelimg, с которым я буду размечать 100к фоток до второго пришествия
почаны, где искать единомышленников в области МЛ, оффлайн лекции в ДС?
>Есть какой-то айсберг профессий в машобчике?
Есть, конечно. Только, увы, в этом треде сидят обыкновенные борщехлебы, будущие перекладыватели экселей, и пиэйчди, паперы, наука - это не про них, они об этом и не расскажут. Так что спроси лучше на каком-нибудь специализированном пиндосском форуме.
Ведь если ничего не предпринять, это будет только вопросом времени. причем тут и датасет в принципе не понадобится - злоумышленник может тренировать модель на обычном проне и потом файнтюнить ее фотками детских лиц + 3д моделями детских тел!!! Представьте что тогда будет, некий чел с виду обычный безобидный айти погромист - а у себя дома создает гигабайты цп прям из ниоткуда...
>>2218372
На абьюз детей никому не похуй, мб тебе похуй потому что ты сам мастурбируешь на это, больное уебище
А ты сам случайно не занимаешься такими делами? Смотри у меня, а то вы все дохуя машоб спецы как я погляжу и лоликон здесь постят. Как возьмет тебя товарищ майор за гребень, так и поедешь на зону. производство ЦП!!! Будешь около параши трясти гребешком и кукарекать. Тебе там срачло разработают на славу, ты потом говно в себе держать не сможешь и будешь срать прямо на ходу, ML-эксперт херов
Очень надеюсь что до этого дело дойдет. Ведь потенциал куда круче и аморальнее. Можно например генерить контент на основе фоточек специально подобранных 11/10 лолек из интернетов/соц сетей с помощью тех же фейс свапов. В свое время скочал у знакомой (еот детства) кучу подростковых семейных пляжных фото/видео. Еще и качество хорошее.
А ведь еще есть даунэйдж нейронки (пока вроде правда говно), но опять же, берешь фотки красивой интересующий тян, улучшаешь до нужного возраста и генеришь контент. Несомненно это то будущее которое мы заслуживаем
Отчасти согласен, пока что большая часть генерируемого контента далека от дрочибельности. Но это пока. Thispersondoesntexist на втором стайлгане уже дает оч неплохое качество. Думаю в моем поридж будущем разница между дрочкой на ориджинал и на дип контент будет лишь в понтах. Также как аналоговость у звукодрочеров. Полтора илитария будут рассказывать какая неповторимая текстура у кожи с настоящих фоток, остальные будут спускать на контент в котором большая часть будет отгенерированным.
Что есть: собранные моим скриптом https://github.com/justanotheruser/movieGood рейтинги (~200 тайтлов) и
https://www.kaggle.com/stefanoleone992/imdb-extensive-dataset
В датасете есть: название, описание, год, жанр (список), продолжительность, язык (список), актёры, режиссёр, автор сценария (тоже списки), компания-производитель, рейтинг, количество голосов, бюджет, сборы, рейтинг на Metascore, количество ревью от пользователей/критиков. Кроме этого ещё есть рейтинг разбитый по корзинам по гендеру и возрастам, т.е. 'males_18age_avg_vote' - это средний рейтинг мужчин между 18 и 30
Что я пробовал
Вычел из всех колонок с рейтингами среднее, дропнул описание и актёров, а остальные списки закодировал через one-hot encoding, а потом натравил xgboost. Модель сосёт с RMSE > 1.3 звезды. К тому же, непонятно, что делать с фильмами, в которых нет режиссёров/авторов, которых я уже встречал разве что делать one-hot encoding для всех режиссёров/авторов вообще
Потом я попробовал добавить некоторые статистики по людям, вовлечённым в продакшн. Для каждого актёра/режиссёра/автора и компании нашёл средний, худший и лучший рейтинг (без учёта выбросов), всё тоже отдельно для каждой гендерно-возрастной группы. Потом для каждого фильма рейтинги актёров усреднил. Итоговый датасет тут https://www.kaggle.com/hurrdurrrderp/features-based-upon-imdb-movies-dataset
Итоговая модель по-прежнему сосёт и рекоммендует хуйню (по крайней мере, судя по описанию): https://www.kaggle.com/hurrdurrrderp/xgboost-for-my-imdb-rating-prediction
Возможно ли вообще построить нормальную модель из того, что у меня есть, и как бы вы стали это делать?
2. Сколько картинок нужно для бинарного обучения [есть объект на картинке; нет объекта на картинке] при условии, что объект на картинках встречаеся 50/50? 5k с объектом (плюс столько же без него)? 10k с объектом? 20k с объектом?
https://www.youtube.com/watch?v=IYxU985meTM
Это прекрасно. Но тогда встает крайне сложный вопрос: а какого же хуя тогда скотоублюдия просасывает огроменный китайско-пиндосский хуй в "науке" ML, если у нас строгая подача материала с математикой, фундаментальный подход, а не веселые тыканья в кнопочки?
Быть может, математика в ML нужна чисто как инструмент, который не нужно излишне дрочить, и пиндосы с чингчонгами это понимают? Быть может, все смеются с пидорах-машобистов, которые возомнили себя неибацца маняматиками? Быть может, крен в сторону математики в скотоублюдии связан с тем, что имеет место многолетняя совково-пидорашья традиция; в условиях полного отсутствия адекватного CS-образования и наличия сильного математического образования - пихать везде математику, потому что другое просто у нас не умеют (совковый высер ВМК как пример)?
Нет, что же я такое говорю. Вперед Роисся! Наш подход - лучший подход епту блеаа!!
В рахе проморгали нейрореволюцию из-за распространенности дебильных рассуждений уровня нечеткого петуха, а также тупо из-за отсутствия вычислительных ресурсов в ранние годы. Компании тогда в это не вкладывались, потому что всякие грефы и знать не знали про нейроночки, а все кто знал думали "чем заплатить ренту за следующий месяц", а не "как использовать одновременно 4 ГПУ для тренировки", как американские коллеги. ГПУ у них вообще никаких не было, и их приобретение было невозможным (ты в игушки играть собрался на рабочем месте?!).
Кароч, из-за нищеты и общей отсталости. А не из-за математики, которая как раз топчик.
> Но тогда встает крайне сложный вопрос: а какого же хуя тогда скотоублюдия просасывает огроменный китайско-пиндосский хуй в "науке" ML, если у нас строгая подача материала с математикой, фундаментальный подход, а не веселые тыканья в кнопочки?
Всё просто же. Исследовательского уровня машоба в Блинолопатии нет, Вапник и тот сбежал давно, а пориджи, ну какой им машоб, какая математика? Они шнурки завязывать не умеют, просто заправляют их. О чём тут вообще говорить?
Я думаю, что из-за привычной со времен совка изоляции от современных и мировых трендов. Старые дедули той закалки привычно ебашат чудовищные формулы и преобразования одной аппроксимации в другую, но начинают визжать "для тупых!!1", когда нужно нарисовать простейший график авторегрессии. Когда пошла интеграция в мировое научное пространство, у некоторых сгорела жопа на фоне понимания ненужности того, чем они занимались и наиболее умные быстро решительно перестроились на новые рельсы. Но брать и с нуля включаться в новые научные направления типа машоба сложнаниприятна и нужно много времени, чтобы догнать современный научный уровень и генерировать новые классные штуки. Поэтому топовых учёных машобщиков в РФ мало. Ну сам по суди - нужно новое масштабное научное направление интегрировать на местную почву. С генетикой, например, аналогично, и с массой других наук, но из-за повальной моды на ml это просто не так заметно.
Все попытки кончаются тем, что модель кидается в ONNX, там квантуется, потом запускается. Размер падает с 250мб до 50мб, скорость где-то в 10 раз вырастает: с 0.9-1.1сек до 0.1сек.
Неужели только такой макакинг? Хотя на GPU маняторч работает быстрее.
Дружище, хорошо было бы, если пидорахи только "проморгали нейрореволюцию". Только, увы, пидорахи-совки проморгали не просто "нейрореволюцию", а проморгали полностью CS как область научных исследований, потому что в рабочерасстреляндии издавна решили, что готовить специалистов в CS - это что-то готовить недомехматян, и эта традиция до сих
пор жива. Пиндосы читают лекции, не углубляясь в математику, и их выпускники почему-то строчат исследования и статьи по ML, как ебанутые, пока наши пидорахи читают курс теории колец ануса 3 года, а потом переходят на последнем курсе к машобу уровня детских подготовительных курсов при пиндосском вузе.
ну может ещё дискретную математику оставить
Да пусть там дрочат свое говно на кафедрах математики, но пусть лезут к прикладникам с измененными учебными планами, прикладными. У нас же реально дурачки ручками кратные интегралы берут, потому что совковые деды сказали, что это пиздец полезно для машоба. А потом охуевают, почему в говне все.
В том, что сами его нарисовать зачастую не могут. Про более сложные вещи и говорить не стоит. Ну типа весь это ваш cs для дураков, мы будем формулы выводить и пятый момент какой-то хуйни считать. И ебашат годами бесполезную и бесперспективную хуйню, когда давно было пора, имея в голове охуенную математическую квалификацию, перейти на более адекватные вещи. Те диды и полудиды что это сделали, считай, вписались в условный "рыночек", включая сюда и машоб.
>давно было пора, имея в голове охуенную математическую квалификацию, перейти на более адекватные вещи
маняматик, ты ведь понимаешь, что математика и машоб связаны только тем, что в машобе просто в том числе используется базовая прикладная математика, и все? и что чистые маняматики просто "перейти на более адекватные вещи" не могут, что это другая область? ты еще предложи маняматику перейти в теорфиз, там ведь тоже математика используется, поридж ебанутый)
> В том, что сами его нарисовать зачастую не могут
А надо? Есть математическое определение, его достаточно для любого человека с мозгами. Какие задачи у такого рисования? Все равно оно не имеет никакого отношения к алгоритму, заданному численно, а не картинкой.
>базовая прикладная математика, и все
Хуясе заявление. Посмотри, например, на спектральную кластеризацию, там нихуя не базовые вещи, а вполне продвинутый линал. Всякие там методы работы с разреженными матрицами тоже, по твоему, базовые вещи? Сплайновые аппроксимации, видимо, тоже для первокурсников, лол.
>что чистые маняматики
Я про статистиков и про специалистов по терверу говорю, им можно перейти на разработку новых методов машобчика, сюда можно включать и тех, кто занимался классификацией, многомерными методами оптимизации и подобными вещами. Я не говорю уже о тех, кому нужно работать с разными данными, там сам сатана велел стать культистами машоба. Астрофизиков включая сюда, лол.
>видимо, тоже для первокурсников, лол.
кто сказал, что базовая прикладная математика - это для первокурсников, дебик? ты же сам это высрал. просто это не то, чем занимаются серьезные маняматики, боюсь тебя удивить. спектральная кластеризация блять это буквально тема какого нибудь вводного курса по машобу 3го курса, поридж малиновый
>Я про статистиков и про специалистов по терверу говорю
ну так бы и сказал, дурачок пориджевый, совсем уже в письмо, что ли, разучился? ты же именно про "математическую квалификацию" бредил в прошлом посте
>Астрофизиков включая сюда, лол.
без комментариев
Ну а что по твоему базовая прикладная математика? Что сюда запишешь?
Как раз таки свойства спектра матриц графов активно изучаются твоими "серьезными математиками" и результаты публикуются. Дебс, если ты дальше понятия спектра и пары методов на этом основанных не прочитал, то, конечно, будешь считать это чем-то базовым.
>"математическую квалификацию"
А что это по твоему? Или ты посчитал, что все, имеющие отношение к математике, должны были кинуться в машоб? Очевидно, что те, кто имеет определенную подготовку, могли это сделать и некоторые сделали, ещё и расписывать это пришлось.
>без комментариев
В самом деле, тебе, видимо, нужно все разжевать и ложечкой скормить. Астрофизики как, по твоему, данные обрабатывают? На глазок так прикидывают?
Приветствую. Есть ли такая штука, которую я бы назвал чем-то типа ordered clustering или же может unsupervised regression. В общем, суть в упорядочивании объектов без изначального критерия порядка. При этом разбиение на упорядоченные группы без порядка внутри групп тоже подойдёт. Кто-то знает что-то об этом?
мне пока в голову приходит только редукция до одномерных данных каким-либо методом, или же какая-то модификация классических методов разделения на кластеров так, чтобы центроиды или им подобные штуки находились на одной линии.
>спектральная кластеризация блять это буквально тема какого нибудь вводного курса по машобу 3го курса, поридж малиновый
А что ты хотел? К нам походу и залетел специалист по машобу с 3 курса МухГУ, насмотревшийся к тому же курсиков Стэнфорда. Вишь, серьезный маняматик он у нас, паперы нюхал, знает, чем кто занимается - точно не пиздит, нахватавшись по верхам, твердо и четко! Имейте уважение, юный оператор экселя подрастает.
Ну я все равно не уверен, что это именно из-за упора на матешу. Я сам закончил ВМК и считаю, что программа там была топчик для прикладной математики и вычислений, и теория каэсочки тоже норм была. Ну то есть там буквально все давали, что было в области значительного. Как результат для меня нет буквально ни одной темы во всем CS, где я был бы абсолютным нулем. Чего, увы, нельзя сказать о выпускниках более других вузов, где скипают глубины и просто учат какую кнопку давить, чтобы был результат.
Вот недавно собеседовал пчела. Мы делаем по работе кучу стат тестов. Он знает, что чтобы что-то было "значимым", надо чтобы пи валью было маленьким. Я его спрашиваю, а что такое пи валью? И он грит, ну это число, которое мы сравниваем с 0.05. Вот это его уровень познаний. ПхД в КС получал в Китае. Я даже не говорю про какие-то меры Лебега, или как именно вычисляется это пи. А просто определение этого числа это уже какая-то высшая математика для него, "мы такое в википедии смотрим когда надо (никогда)". Он, наверное, может как-то делать свое дело, но может ли он сделать какой-то вклад в общество? Написать статью, свою софтину, что-то интересное?
С машобом то же самое. В чем подготовка в вузе заключается? Достижения последних лет в вузах почти никогда не дают, им нужно отстояться сначала, дойти до учебников. И чему учить ты предлагаешь? Как в питорче тензоры крутить? Ну это полезно, но явно недостаточно.
да там пориджезависимые от недостатка пориджа в организме совсем очумели уже. вон выше постом дурик высрал стену текста о том как в своей шизоидной голове собеседовал какого то пхд китайца. оперирование экселем на психику ужасно влияет, они уже реально в бреду находятся....
> Сборище поехавших итт, никто по теме почти не постит, какие-то срачи уровня по/, пздц.
Пикрелейтед потому что.
>>2220155
> Экспертные Системы, единственные технологии ИИ приносящие реальную пользу начиная с 70х
В чём реальная польза акинатора? Просто ЭС больше ни в чем замечены не были, кроме твоего же примера, когда они левые диагнозы ставили, которые консилиумом приходилось проверять.
Экспертные системы хардкодятся. По сути ты сам все If-Else пишешь. В итоге система не гибкая. Нейронки сами же "программируются", т.е софткодится.
Короче разница в том, что в первом случае ты сам ищешь способ решения проблемы, а во втором ты отдаешь даешь компьютеру самому жто решение найти.
> Нужно это как то обьединить
Не нужно. ЭС это неработоспособное говно, что поняли ещё в прошлом веке.
> что бы правила для ЭС генерировались нейронками автоматом,
Правила и так генерируются нейросетями, и именно в такой форме (если вход такой-то, то выход такой-то), это справедливо для любой нейроночки, от перцептрона из 50х годов до gpt.
>Обещали протеины вычислить, но что-то не сложилось.
ЭС педух такскозал? Все сложилось вообще-то. Статья в nature https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2 База данных со свободным доступом https://alphafold.ebi.ac.uk/ Покажите такое же на основе ЭС. Пока что только https://ru.akinator.com/ увы.
ну так они и генерятся. см например тут https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.export_graphviz.html
или тут https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6152514/
Но вот даже RandomForest уже нет смысла отрисовывать. Их невозможно в голове уложить.
> кидали монетку получили бы 50%
>>2220374
> Это в 70х доктора медицыны сжимали очело, что бы на морозе не оказаться от невероятных преимуществ ЭС, а сейчас, смех да и только.
Я не зря упоминал эффект Даннинга-Крюгера, ты реально долбаеб, при этом не способен понять, что ты долбаеб как раз потому что долбаеб.
> Suddenly, thanks to AlphaFold, we now have 3-D structures for virtually all (98.5%) of the human proteome. Of these, 36% are predicted with very high accuracy and another 22% are predicted with high accuracy.
> кидали монетку получили бы 50%
Ты настолько дебил, что даже не понял, к чему в этом тексте относятся проценты (36 и 22), потому что не можешь в английский, ибо неграмотный опущ.
>https://en.m.wikipedia.org/wiki/Expert_system
аххаха блять
эс шизики буквально газонюхи машины
холопы, ублажающие идола
а нейробояре дают пинка черному ящику, чтобы тот сделал заебись
и делает
> thanks to AlphaFold, we now have 3-D structures for virtually all (98.5%) of the human proteome. Of these, 36% are predicted with very high accuracy and another 22% are predicted with high accuracy.
>>2220699
> Млманьки, плез, ваши грантососы попущены распределением
Ок, я переведу этот текст, раз уж ты неграмотный куропат. "Благодаря альфафолду, у нас есть 3д структуры практически всего человеческого протеома. Из них 36% предсказаны с очень высокой аккуратностью, ещё 22% - с высокой". Про остальное речи вообще не идёт, или ты из контекста выдрал цитату, или просто ещё не проверяли / в процессе. Но, ни о какой точности ниже 50% речи в принципе не идёт, это ты по своей неграмотности придумал, алсо ты неграмотный опущ и всё равно не знаешь что такое нормальное распределение, наоборот, с самого начала результаты были с точностью даже больше необходимой для практического применения в медицине и фармакологии, например. О чём, кстати, прямо говорилось. Итого, имеем рабочий метод и свободно доступные базы почти всего человеческого протеома. Тогда как ЭС нерабочее говно, которое ещё в 80е показали неработоспособность на серьезных задачах типа диагностики в медицине, о чем ты и сам приносил цитату. В общем, ты объявил себя опущенным и неграмотным, калмунизм говно, ЭС тоже.
> Переведу с грантососного - оракл накидал кубик на 36%
Ты и по-русски читать не умеешь, тупень...
> Сделаете подобие MYCIN приходите.
Не работает это говно, иначе давно бы использовалось. Ты у какого-то долбоеба прочитал про заговор, и поверил, потому что дремучий совсем. Если бы работало, это был бы инструмент для врачей,а не их замена (что в принципе невозможно). Но этого ты тоже не понимаешь в силу своего дебилизма.
>>2221042
Что не так-то? Ты и как правильно писать не знаешь?
Потому что это всё хуйня. Я в отличие от тебя, с медициной в своё время дело имел, даже пару месяцев вместо участкового педиатра доводилось посидеть, лол. Так вот, ты несёшь полную херню, даже если взять такую тему, как сыпь в педиатрии, это в учебнике всё хорошо написано, в реале хуй ты отличишь например ветрянку от аллергии, а это самый простейший пример. Внешний вид вообще практически ничего не значит, зато важно насколько глубоко элементы сыпи расположены в коже, что можно определить только наощупь, и то если раньше уже имел дело с этим (я например, на паре случаев разницу так и не уловил, потому что нужен опыт сильно больше чем пара случаев), и ещё куча параметров, по которым педиатр со стажем может что-то диагностировать. Да даже просто оценить дыхание в лёгких. Есть ли ослабление итд, хуй ты это услышишь, если каждый день те же пару месяцев не слушаешь десятки поциентов. Никакие акинаторы тут не помогут никогда. И я только пару примеров привел, в медицине их тысячи. Только полный еблан может верить, что попытом коим и является по своей сути ЭС можно заменить врача.
Подскажите, пожалуйста, готовые решения для распознавания рукописного теста (русского/английского/немецкого и т.д.) уже есть?
Спасибо.
Есть несколько нубских вопросов:
1) Насколько тяжело тренировать сеть? Я смогу что-то дельное из нескольких десятков своих картинок получить или нужно непременно тысячи образцов? Но мне-то не нужна большая вариативность результатов. Просто, скажем фасон куртки персонажа слегка меняется, цвет и фактура материала.
2) Можно ли на домашнем железе генерировать пикчи в нормальном разрешении за минуту-две, а не за час? Какое железо нужно? Видюха RTX3050 с 4Gb VRAM сгодится для начала? Я слышал что только последние видеокарты годятся для этого.
>Пользуйся готовыми.
Готовое тренировали на каком-то говне бесполезном. Как-то я зарегался на artbreeder, а там оказывается из своего можно только реалистичные портреты загружать и пейзажи.
Мне конкретно нужно нарисованную куртку генерировать. А потом шляпу. И чтобы все это было натренировано отдельно по рисункам курток и шляп.
>Нет.
А нахуя тогда нужны тензорные ядра в видеокартах?
>>2221689 (OP)
>>2221689 (OP)
>>2221689 (OP)