Решил лучше изучить работу conditional GAN сети(с генерацией не просто какой-то картинки, а определенного типа картинок), нашел статью на хабр, и поэкспериментировал с приведенным там кодом.
Обучение ган сети на fasion_mnist, генерирование одежды.
Ссылка на статью с объяснением и кодом: https://habr.com/ru/post/332000/
Результат работы:
🔗 Автоэнкодеры в Keras, Часть 5: GAN(Generative Adversarial Networks) и tensorflow
Содержание Часть 1: Введение Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE) Часть 4: Conditional VAE...
➰ Источник ВК
Обучение ган сети на fasion_mnist, генерирование одежды.
Ссылка на статью с объяснением и кодом: https://habr.com/ru/post/332000/
Результат работы:
🔗 Автоэнкодеры в Keras, Часть 5: GAN(Generative Adversarial Networks) и tensorflow
Содержание Часть 1: Введение Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE) Часть 4: Conditional VAE...
➰ Источник ВК
Forwarded from Kirill Stolbov
Все самые последние новости/статьи по трансгуманизму как есть
Transhumanist Block — это канал на трансгуманистическую тематику из Telegram и других источников, а также с авторскими постами. Здесь публикуются новости из самых разных областей (например, machine learning, biotech, biohacking).
Основное преимущество канала в том, что в нём собирается самая последняя информация из огромного количества источников. Вы можете получать самый свежий обзор на то, какие события приближают нас к торжеству трансгуманизма в одном месте.
Следите за изменениями в мире вместе с @transhumblock
Transhumanist Block — это канал на трансгуманистическую тематику из Telegram и других источников, а также с авторскими постами. Здесь публикуются новости из самых разных областей (например, machine learning, biotech, biohacking).
Основное преимущество канала в том, что в нём собирается самая последняя информация из огромного количества источников. Вы можете получать самый свежий обзор на то, какие события приближают нас к торжеству трансгуманизма в одном месте.
Следите за изменениями в мире вместе с @transhumblock
Глубокое обучение с точки зрения практика.
Узконаправленная книга для профессионалов по машинному обучению. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.
https://en.b-ok.cc/book/5235283/6d06af
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
🔗 Глубокое обучение с точки зрения практика
Глубокое обучение с точки зрения практика | Джош Паттерсон, Адам Гибсон | download | B–OK. Download books for free. Find books
➰ Источник ВК
Узконаправленная книга для профессионалов по машинному обучению. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.
https://en.b-ok.cc/book/5235283/6d06af
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
🔗 Глубокое обучение с точки зрения практика
Глубокое обучение с точки зрения практика | Джош Паттерсон, Адам Гибсон | download | B–OK. Download books for free. Find books
➰ Источник ВК
en.b-ok.cc
Глубокое обучение с точки зрения практика | Джош Паттерсон, Адам Гибсон | download
Глубокое обучение с точки зрения практика | Джош Паттерсон, Адам Гибсон | download | B–OK. Download books for free. Find books
🧰 Smart Upscaler 2.0 (https://icons8.com/upscaler) — ресурс для улучшения изображения.
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #photo #Art
🔗 AI Image Upscaler - Enlarge Images & Photos Online for Free
Free online smart upscaler software to enlarge images and photos (JPG, PNG) without losing quality. Enlarge and enhance pictures automatically using AI
➰ Источник ВК
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #photo #Art
🔗 AI Image Upscaler - Enlarge Images & Photos Online for Free
Free online smart upscaler software to enlarge images and photos (JPG, PNG) without losing quality. Enlarge and enhance pictures automatically using AI
➰ Источник ВК
Icons8
AI Image Upscaler: Upscale Images & Photos Online
AI Image Upscaler to upscale images and photos with AI online. Enhance image quality and resolution up to 8x in batch or access the scaling API.
@english_forit - английский для IT специалистов. Примеры из книг, туториалов и собеседований. Присоединяйся!
Английский язык - первый язык, который должен знать айтишник. В @english_forit собраны материалы по изучению технического английского. Слова, выражения, вырезки из фильмов и даже мемы, всё это в интерактивном формате, для лучшего усвоения материала. Welcome to @english_forit
Английский язык - первый язык, который должен знать айтишник. В @english_forit собраны материалы по изучению технического английского. Слова, выражения, вырезки из фильмов и даже мемы, всё это в интерактивном формате, для лучшего усвоения материала. Welcome to @english_forit
Полетели коптеры, полетели сизые...
https://youtu.be/8HZ4DnVfWYQ
#RussianCyberfarm #robotics #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #Art
🎥 RUSSIAN CYBERPUNK FARM // РУССКАЯ КИБЕРДЕРЕВНЯ
👁 1 раз ⏳ 270 сек.
➰ Источник ВК
https://youtu.be/8HZ4DnVfWYQ
#RussianCyberfarm #robotics #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #Art
🎥 RUSSIAN CYBERPUNK FARM // РУССКАЯ КИБЕРДЕРЕВНЯ
👁 1 раз ⏳ 270 сек.
#cyberpunk #russia #robots #birchpunk
They say that Russia is a technically backward country, there are no roads, robotics do not develop, rockets do not fly, and mail goes too long. It’s a bullshit.
Говорят, что Россия – технически отсталая страна, нет дорог, роботехника не развивается, ракеты не летают, а почта идет слишком долго. It’s a bullshit.
Check out links:
https://vk.com/birchpunk
Thanks to @ecofarm_ssady
www.s-sady.ru
https://vk.com/public_ecofarm_ssady
Checkout their profiles
Written
➰ Источник ВК
YouTube
RUSSIAN CYBERPUNK FARM // РУССКАЯ КИБЕРДЕРЕВНЯ
#cyberpunk #russia #robots #birchpunk
They say that Russia is a technically backward country, there are no roads, robotics do not develop, rockets do not fly, and mail goes too long. It’s a bullshit.
Говорят, что Россия – технически отсталая страна, нет…
They say that Russia is a technically backward country, there are no roads, robotics do not develop, rockets do not fly, and mail goes too long. It’s a bullshit.
Говорят, что Россия – технически отсталая страна, нет…
Коллеги, добрый день!
Фонд развития цифровой экономики проводит масштабный онлайн-форум по цифровизации государственных услуг и сервисов – Forum.Digital Government, который состоится 18 декабря с 11:00 до 17:00.
На онлайн площадке Форум объединит более 30 000 участников – представителей органов власти, экспертов в области применения и разработки цифровых решений для государственного и муниципального управления, руководителей технологических компаний, стартапов, предоставляющих решения на основе цифровых технологий для задач социально-экономического развития субъектов РФ.
Спикеры форума обсудят новые возможности и перспективы развития цифрового государства в России, цифровую трансформацию на уровне федерации и регионов, как сегодня взаимодействуют бизнес и государство.
Всех участников Форума также ждет питч-сессия, на которой пройдет презентация цифровых решений и сервисов для государственного управления.
Ждем вас – будет интересно! Зарегистрироваться и подать заявку на мероприятие можно на сайте https://clck.ru/SHsZX
🔗 FORUM.DIGITAL ONLINE | ЦИФРОВАЯ ПЛОЩАДКА ДЛЯ ВАШЕГО ОНЛАЙН МЕРОПРИЯТИЯ
Площадка №1 для роста цифровых компаний и цифровизации корпораций при поддержке Фонда развития цифровой экономики: более 10 направлений и 30 проведенных событий – цифровизация промышленности, энергетики, спорта, агро, умных городов, ритейла и тд.
➰ Источник ВК
Фонд развития цифровой экономики проводит масштабный онлайн-форум по цифровизации государственных услуг и сервисов – Forum.Digital Government, который состоится 18 декабря с 11:00 до 17:00.
На онлайн площадке Форум объединит более 30 000 участников – представителей органов власти, экспертов в области применения и разработки цифровых решений для государственного и муниципального управления, руководителей технологических компаний, стартапов, предоставляющих решения на основе цифровых технологий для задач социально-экономического развития субъектов РФ.
Спикеры форума обсудят новые возможности и перспективы развития цифрового государства в России, цифровую трансформацию на уровне федерации и регионов, как сегодня взаимодействуют бизнес и государство.
Всех участников Форума также ждет питч-сессия, на которой пройдет презентация цифровых решений и сервисов для государственного управления.
Ждем вас – будет интересно! Зарегистрироваться и подать заявку на мероприятие можно на сайте https://clck.ru/SHsZX
🔗 FORUM.DIGITAL ONLINE | ЦИФРОВАЯ ПЛОЩАДКА ДЛЯ ВАШЕГО ОНЛАЙН МЕРОПРИЯТИЯ
Площадка №1 для роста цифровых компаний и цифровизации корпораций при поддержке Фонда развития цифровой экономики: более 10 направлений и 30 проведенных событий – цифровизация промышленности, энергетики, спорта, агро, умных городов, ритейла и тд.
➰ Источник ВК
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow.
В книге рассмотрено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Представлены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
https://en.b-ok.cc/book/3680023/a56f5f
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
🔗 Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек The
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow | Антонио Джулли, Суджит Пал | download | B–OK. Download books for free. Find books
➰ Источник ВК
В книге рассмотрено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Представлены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя – автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
https://en.b-ok.cc/book/3680023/a56f5f
#АнализДанных #Python #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #книги
🔗 Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек The
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow | Антонио Джулли, Суджит Пал | download | B–OK. Download books for free. Find books
➰ Источник ВК
en.b-ok.cc
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow | Антонио…
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow | Антонио Джулли, Суджит Пал | download | Z-Library. Download books for free. Find books
Forwarded from PHYGITAL+ART (Tanya Samoshkina)
Всем привет!
Мы организовываем мероприятия Phygital Days - серию вебинаров о разработке phygital решений с использованием AR\VR и 3DML технологий!
Совместно с партнерами из Open Cascade, Skoltech и МАИ мы подготовили интересную программу о компьютерной графике, машинном обучении и нейронном рендеринге.
В программе три вебинара и практический воркшоп по основам нейронного рендеринга. Подробные описания каждого из вебинаров появятся на нашей страничке в Facebook, а также в каналах PHYGITAL ART и PHYGITAL GRAPHICS.
Бесплатно зарегистрироваться на вебинары можно по ссылке.
Мы организовываем мероприятия Phygital Days - серию вебинаров о разработке phygital решений с использованием AR\VR и 3DML технологий!
Совместно с партнерами из Open Cascade, Skoltech и МАИ мы подготовили интересную программу о компьютерной графике, машинном обучении и нейронном рендеринге.
В программе три вебинара и практический воркшоп по основам нейронного рендеринга. Подробные описания каждого из вебинаров появятся на нашей страничке в Facebook, а также в каналах PHYGITAL ART и PHYGITAL GRAPHICS.
Бесплатно зарегистрироваться на вебинары можно по ссылке.
Что общего у предсказания обращений и искусственного интеллекта?🤔
Знаешь? Или только догадываешься?
Приглашаем тебя разобраться в этом на открытой лекции «Предсказание обращений» от эксперта по анализу данных компании МегаФон👇🏻
В этот четверг, 17 декабря в 11-30 по Московскому времени в рамках проекта «Искусственный интеллект: быстрый старт с нуля» состоится открытая лекция от эксперта из МегаФона в рамках углубленного курса по машинному обучению совместно со Школой цифровой экономики ДВФУ.
👨💻Спикер: Тимур Джумакаев, эксперт по анализу данных компании МегаФон.
🔥Покажем на примере, как бизнес-задачу превратить в математическую задачу и поделиться алгоритмом действий на примере реального кейса МегаФона🔥
По программе лекции тебя ждут:
📌 Рассказ эксперта про то, чем занимается МегаФон;
📌 Формализация задачи и подготовка данных;
📌 Разговор о Spark ML;
📌 Показ применения бустинга в решении задачи и практические трюки;
📌 А также результаты того, что в итоге получилось.
Дата: 17 декабря (четверг)
Время: 11-30 (по Москве)
Место: Канал YouTube – https://youtu.be/5kbgpDw6WxQ
Участвуй БЕСПЛАТНО!
Дополнительная информация - https://ii-s-nulya.ru/mo_dvfu
Лекции углубленной программы по машинному обучению - https://www.youtube.com/playlist?list=PL_Tr7GQ5J7XonFLnrgWUCKFRPTydswVE7&post=-195447473_407&cc_key=
➰ Источник ВК
Знаешь? Или только догадываешься?
Приглашаем тебя разобраться в этом на открытой лекции «Предсказание обращений» от эксперта по анализу данных компании МегаФон👇🏻
В этот четверг, 17 декабря в 11-30 по Московскому времени в рамках проекта «Искусственный интеллект: быстрый старт с нуля» состоится открытая лекция от эксперта из МегаФона в рамках углубленного курса по машинному обучению совместно со Школой цифровой экономики ДВФУ.
👨💻Спикер: Тимур Джумакаев, эксперт по анализу данных компании МегаФон.
🔥Покажем на примере, как бизнес-задачу превратить в математическую задачу и поделиться алгоритмом действий на примере реального кейса МегаФона🔥
По программе лекции тебя ждут:
📌 Рассказ эксперта про то, чем занимается МегаФон;
📌 Формализация задачи и подготовка данных;
📌 Разговор о Spark ML;
📌 Показ применения бустинга в решении задачи и практические трюки;
📌 А также результаты того, что в итоге получилось.
Дата: 17 декабря (четверг)
Время: 11-30 (по Москве)
Место: Канал YouTube – https://youtu.be/5kbgpDw6WxQ
Участвуй БЕСПЛАТНО!
Дополнительная информация - https://ii-s-nulya.ru/mo_dvfu
Лекции углубленной программы по машинному обучению - https://www.youtube.com/playlist?list=PL_Tr7GQ5J7XonFLnrgWUCKFRPTydswVE7&post=-195447473_407&cc_key=
➰ Источник ВК
Мы подготовили вторую открытую лекцию про искусственный интеллект – приходи🤩
В четверг, 24 декабря в 11-30 по Московскому времени в рамках проекта «Искусственный интеллект: быстрый старт с нуля» состоится открытая лекция в рамках углубленного курса по машинному обучению совместно со Школой цифровой экономики ДВФУ.
Задачу предсказания распределения трафика при строительстве новой базовой станции расскажет эксперт по анализу данных из компании МегаФон – Тимур Джумакаев.
🔥Поговорим про многоуровневые модели машинного обучения и о том, где строить базовые станции, а также про задачи расчета трафика для новой станции, пайплайн расчета и его дальнейшее применение.
Бонусом предложим воспроизвести практическое задание по геоданным.
🎁 Важно присутствовать онлайн – у тебя будет возможность выиграть призы от организаторов проекта🎁
Дата: 24 декабря (четверг)
Время: 11-30 (по Москве)
Место: Канал YouTube – https://youtu.be/Dboy8DH9Bhs
❗Участвуй БЕСПЛАТНО❗
Дополнительная информация – https://ii-s-nulya.ru/mo_dvfu
➰ Источник ВК
В четверг, 24 декабря в 11-30 по Московскому времени в рамках проекта «Искусственный интеллект: быстрый старт с нуля» состоится открытая лекция в рамках углубленного курса по машинному обучению совместно со Школой цифровой экономики ДВФУ.
Задачу предсказания распределения трафика при строительстве новой базовой станции расскажет эксперт по анализу данных из компании МегаФон – Тимур Джумакаев.
🔥Поговорим про многоуровневые модели машинного обучения и о том, где строить базовые станции, а также про задачи расчета трафика для новой станции, пайплайн расчета и его дальнейшее применение.
Бонусом предложим воспроизвести практическое задание по геоданным.
🎁 Важно присутствовать онлайн – у тебя будет возможность выиграть призы от организаторов проекта🎁
Дата: 24 декабря (четверг)
Время: 11-30 (по Москве)
Место: Канал YouTube – https://youtu.be/Dboy8DH9Bhs
❗Участвуй БЕСПЛАТНО❗
Дополнительная информация – https://ii-s-nulya.ru/mo_dvfu
➰ Источник ВК
Финал соревнования Sibur Challenge 2020.
Из представленных подходов к решению 2 задач можно узнать для себя много нового. Представленные задачи только кажутся сложными. На самом деле у них есть простые и изящные решения.
https://youtu.be/I35G535OeS8
1 задача: Прогноз состава сырья » https://sibur.ai-community.com/competitions/4/tasks/11
2 задача: Сопоставление названий » https://sibur.ai-community.com/competitions/4/tasks/12
#Sibur #SiburChallenge #SiburChallenge2020 #ML #machinelearning
🎥 SIBUR Challenge 2020 - Финал соревнования и объявление победителей
👁 1 раз ⏳ 7780 сек.
➰ Источник ВК
Из представленных подходов к решению 2 задач можно узнать для себя много нового. Представленные задачи только кажутся сложными. На самом деле у них есть простые и изящные решения.
https://youtu.be/I35G535OeS8
1 задача: Прогноз состава сырья » https://sibur.ai-community.com/competitions/4/tasks/11
2 задача: Сопоставление названий » https://sibur.ai-community.com/competitions/4/tasks/12
#Sibur #SiburChallenge #SiburChallenge2020 #ML #machinelearning
🎥 SIBUR Challenge 2020 - Финал соревнования и объявление победителей
👁 1 раз ⏳ 7780 сек.
3:42 Приветствие участников. Алиса Мельникова - генеральный директор СИБУР Диджитал.
8:34 Объявление победителей с 5 по 2 место по задаче №2 «Продажи».
11:58 1 место по задаче №2 «Продажи». Объявляет Александра Епифановская - владелец продукта Центра аналитики СИБУР Диджитал.
14:55 Ответное слово от Александра Желубенкова – 1 место по задаче №2 «Продажи».
18:07 Объявление победителей с 5 по 2 место по задаче №1 «Сырье.
20:20 1 место по задаче №1 «Сырье». Объявляет Дмитрий Малов - старший владелец продукта
➰ Источник ВК
YouTube
SIBUR Challenge 2020 - Финал соревнования и объявление победителей
3:42 Приветствие участников. Алиса Мельникова - генеральный директор СИБУР Диджитал.
8:34 Объявление победителей с 5 по 2 место по задаче №2 «Продажи».
11:58 1 место по задаче №2 «Продажи». Объявляет Александра Епифановская - владелец продукта Центра аналитики…
8:34 Объявление победителей с 5 по 2 место по задаче №2 «Продажи».
11:58 1 место по задаче №2 «Продажи». Объявляет Александра Епифановская - владелец продукта Центра аналитики…
Мы в компании ComBox Technology занимаемся объектной видеоаналитикой и используем нейронные сети для детектирования и классификации объектов. Хочется поделиться и нашим решением в области аппаратных ускорителей, платой для инференса (исполнения) нейронных сетей в ЦОД. Изначально используя VPU Intel Movidius (MyriadX) в краевых решениях под управлением OpenVINO, заметили их высокую производительность и эффективность при работе со сверточными сетями, CNN (наш часто-используемый вариант - SSD Mobilenet v.2). Тогда и родилась идея реализации серверной платы PCIe с VPU, размещенными с высокой плотностью. Результат и первая тестовая партия - на фото, сейчас идет процесс отладки решения. Ожидаемая производительность - 45*64=2880 FPS/плата, которых в сервер форм-фактора 1U можно разместить до 4 штук (в нашем случае - платформы Supermicro), то есть с 1U получить до 11520 FPS.
#видеоаналитика #видеонаблюдение #vpu #movidius #нейронныесети #инференс #intel #myriadx #cnn #cv #ai #компьютерноезрение
➰ Источник ВК
#видеоаналитика #видеонаблюдение #vpu #movidius #нейронныесети #инференс #intel #myriadx #cnn #cv #ai #компьютерноезрение
➰ Источник ВК
Lobe - сервис, обещающий сделать машинное обучение доступным каждому.
Скачайте программу отсюда » https://lobe.ai/
Статья на русском » https://xakep.ru/2018/05/25/www-lobe/
#lobe #microsoft #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 WWW: Lobe — сервис, который обещает сделать машинное обучение доступным каждому
Как известно, работа с моделями нейросетей для глубокого машинного обучения в чем-то сродни шаманству. Но чтобы начать шаманить, нужно сначала развернуть у себя окружение из многих частей — подчас непростых в настройке. Возможно, уже скоро при решении многих типовых задач всего этого можно будет избежать.
➰ Источник ВК
Скачайте программу отсюда » https://lobe.ai/
Статья на русском » https://xakep.ru/2018/05/25/www-lobe/
#lobe #microsoft #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети
🔗 WWW: Lobe — сервис, который обещает сделать машинное обучение доступным каждому
Как известно, работа с моделями нейросетей для глубокого машинного обучения в чем-то сродни шаманству. Но чтобы начать шаманить, нужно сначала развернуть у себя окружение из многих частей — подчас непростых в настройке. Возможно, уже скоро при решении многих типовых задач всего этого можно будет избежать.
➰ Источник ВК
GitHub
Lobe
Machine Learning Made Easy. Lobe has 11 repositories available. Follow their code on GitHub.