Туториал: Собираем нейронную сеть на примере классификации нарисованных животных в режиме "обучения без обучения".

Цель: Научиться быстро создавать классификаторы для множества задач, без данных и без разметки, используя нейросеть CLIP от OpenAI.

Уровень: Туториал подходит под любой уровень: от нулевого до профи.

Совсем недавно я писал статью про нейронную сеть CLIP от OpenAI — классификатор изображений, решающий практически любую задачу, и который вообще не нужно обучать! Теперь давайте посмотрим, как CLIP работает на практике. Собираем CLIP из рубрики: Разбираем и Собираем Нейронные Сети на примере мультфильмов. На написание кода, и создание готового обученного классификатора у меня, и у любого, даже не знакомого с Python, уйдет именно пять минут. Интересно как? На самом деле все очень просто.

Туториал + Рабочий код: Читай и запускай! Приятного прочтения!

Почему Курс по стартапам и бизнесу от Стэнфордского Университета, является одним из самых лучших в мире для стартаперов? Дело в том, что лекторами данного курса являются лучшие из лучших стартап-предприниматели, такие как: Сем Альтман – президент самого известного венчурного фонда Y Combinator, Дастин Московиц – сооснователь Facebook, Питер Тиль – сооснователь PayPal и первый инвестор, который вложил деньги в Facebook, Брайан Чески – основатель Airbnb, Альфред Лин – основатель Zappos, Алан Кей – отец ООП и много других гуру современного интернет-бизнеса.

В этом курсе отсутствуют сложные теории, а присутствуют только практические примеры и советы.
Например, как найти бизнес-идею и оценить её, как привлечь клиентов и постоянно увеличивать свои продажи, как построить успешную бизнес-стратегию и подобрать сильную команду и т. д.
В первой лекции будут выступать Сэм Альтман – гений-программист, который сейчас возглавляет венчурный фонд Y Combinator, с чьей помощью успешно реализовано более 400 стартапов и также Дастин Московиц — сооснователь Facebook.

В этой небольшой статье я хочу кратко описать содержимое лекции №2 - Команда и реализация стартапа из курса по стартапам и бизнесу от Стэнфордского Университета.

Итак, из Лекции №2 - Команда и реализация стартапа вы узнаете слендующее:

00:43 - Как определить какие рынки будут развиваться и расти в будущем?

01:35 - Как преодолеть усталость от стартапа основателям?

02:45 - Как найти со-основателя или партнера и выстроить с ним хорошие отношения?

Почему Курс по стартапам и бизнесу от Стэнфордского Университета, является одним из самых лучших в мире для стартаперов? Дело в том, что лекторами данного курса являются лучшие из лучших стартап-предприниматели, такие как: Сем Альтман – президент самого известного венчурного фонда Y Combinator, Дастин Московиц – сооснователь Facebook, Питер Тиль – сооснователь PayPal и первый инвестор, который вложил деньги в Facebook, Брайан Чески – основатель Airbnb, Альфред Лин – основатель Zappos, Алан Кей – отец ООП и много других гуру современного интернет-бизнеса.

В этом курсе отсутствуют сложные теории, а присутствуют только практические примеры и советы.
Например, как найти бизнес-идею и оценить её, как привлечь клиентов и постоянно увеличивать свои продажи, как построить успешную бизнес-стратегию и подобрать сильную команду и т. д.
В первой лекции будут выступать Сэм Альтман – гений-программист, который сейчас возглавляет венчурный фонд Y Combinator, с чьей помощью успешно реализовано более 400 стартапов и также Дастин Московиц — сооснователь Facebook.

В этой небольшой статье я хочу кратко описать содержимое лекции №3 - Подготовка к созданию стартапа из курса по стартапам и бизнесу от Стэнфордского Университета.

Итак, из Лекции №3 - Подготовка к созданию стартапа вы узнаете следующее:

01:30 – Инстинкты которые необходимы стартаперам?

02:40 – Первая нелогичная истина стартапов – В стартапе не допустимы инстинктивные действия.

03:25 – Почему стартаперы игнорируют советы?

04:35 – Одна из самых больших ошибок стартаперов?

В этой небольшой статье я хочу кратко описать содержимое лекции №4 - Создание продукта, общение с клиентами и рост стартапа из курса по стартапам и бизнесу от Стэнфордского Университета.

Итак, из Лекции №4 - Создание продукта, общение с клиентами и рост стартапа вы узнаете следующее:

00:10 – Как пройти путь от 0 до большого количества клиентов?

01:30 – Необходимое условие стартапа – иметь достаточно свободного времени.

01:45 – Сколько времени нужно уделять стартапу?

02:35 – Какой план у неопытных стартаперов?

03:35 – Какие вопросы нужно задать себе как основателю стартапа?

05:30 – С чего нужно начинать решение проблемы?

06:45 – С чего начал решение своей проблемы проект HOMEJOY?

08:20 – Способы для изучения рынка стартапа.

09:00 – Как и зачем нужно изучать конкурентов?

10:00 – Как идентифицировать потенциальных клиентов?

10:30 – Последнее, что нужно сделать перед созданием продукта или услуги?

11:45 – Что такое MVP и зачем он нужен?

12:40 – Как и зачем позиционировать свой продукт?

13:20 – Какую роль играет слоган для стартапа?

14:00 – Каким образом привлечь первых клиентов?

15:30 – Как искать возможность для продвижения своего продукта?

17:45 – Что делать после привлечения первых клиентов?

19:00 – Для чего нужны отзывы клиентов?

20:00 – Зачем нужно собирать статистические данные о клиентах?

21:20 – Что такое кривая честности?

23:55 – Что нужно сделать до официального запуска проекта?

25:15 – Как производить масштабирование стартапа?

26:30 – Временная недееспособность лучше, чем паралич стартапа.

27:00 – Что такое подход Франкенштейна?

It’s a harsh reality that any investment or security that you have is subject to systematic risk, that’s just the nature of the financial world, with mispricing — causing a divergence between the market price of a security and the fundamental value of that security — a guilty party quite often. This is brought about by the world we now live in, information-heavy, with masses of unstructured data sets and with an infinite number of possible outcomes.

Luckily, there are now methods in place that can combat some of these difficulties and, with any luck, bring the investor a healthy return on their investment.

And it comes in the form of Al-driven, quantum-inspired solutions fuelled by state-of-the-art processors that are able to leverage the unique attributes of quantum physics to solve some of the most, up to now, unsolvable problems, with a handful of startups at the forefront of it.

These include Adaptive Finance Technologies, QuantFi and Zapata Computing which, to a greater or lesser degree, have their own unique approach to investment strategies in the global markets in securities pricing, portfolio optimization, equities, derivatives and the like.

We’ll look now, just at a handful of these whose data readers will be able to find on TQD’s very own data platform, The Quantum Insider (TQI), starting off with the three already mentioned before moving on:

По этой ссылке приложение для поиска по датасету Open Images and Places 365 (3.5 миллиона картинок)

Загружаете свою картинку - получаете 18 похожих.

Задача матчинга в последнее время набирает всё большую популярность и используется во многих сферах: банки матчат транзакции, маркетплейсы – товары, а Google и другие IT-гиганты проводят соревнования по решению таких задач на Kaggle.

Для маркетплейса матчинг – очень важный процесс, который решает сразу несколько задач:

1. При поисковом ранжировании из множества товаров показывать сначала самые выгодные предложения.

2. Объединять множество товаров в одну сущность и показывать предложения одного и того же товара от разных селлеров.

3. Понимать, как предложения селлеров выглядят относительно друг друга, и поощрять их дополнительными бонусами.

Сегодня мы поговорим не только о решении этой задачи, но и о способах её реализации: offline (batch) vs online (realtime). Также обсудим, как и зачем переходить от первого ко второму.

Эта статья впервые появилась в журнале Computer и подготовлена InfoQ & IEEE Computer Society.

Теорема CAP гласит, что любая сетевая система с общими данными может иметь только два из трех желаемых свойств. Однако, работая непосредственно с разделениями, разработчики могут оптимизировать согласованность и доступность, тем самым достигая некоторого компромисса между всеми тремя.

За десятилетие, прошедшее с появления теоремы, разработчики и исследователи использовали теорему CAP (а иногда и злоупотребляли ею) как повод для изучения широкого спектра новых распределенных систем. Движение NoSQL также использовало её в качестве аргумента против традиционных баз данных.

В теореме CAP говорится, что любая сетевая система с общими данными может иметь не более двух из трех желаемых свойств:

• согласованность (С), эквивалентная наличию единственной актуальной копии данных;
• высокая доступность (A) этих данных (для обновлений); и
• устойчивость к сетевым разделениям (P).

Такое толкование CAP помогало разработчикам быть открытыми для более широкого диапазона систем и компромиссов; действительно, за последнее десятилетие возникло множество новых систем и много споров об относительных достоинствах согласованности и доступности. Формулировка «2 из 3» всегда вводила в заблуждение, поскольку имела тенденцию чрезмерно упрощать противоречия между свойствами. Но сейчас такие тонкости имеют значение. CAP запрещает лишь крошечную часть проектного пространства: идеальная доступность и согласованность при наличии разделений, которые встречаются редко.