В данной статье я хотел бы поговорить о той музыке, под которую мы пишем код. О музыке «для программистов». А точнее, про такой специфический жанр музыки, как эмбиент.

Человек работающий и музыка

Влияние музыки на все живое вообще и на человека в частности на данный момент изучено достаточно хорошо. Давно известно, что классические произведения помогают людям успокоиться и снять стресс, а энергичная музыка разных жанров может улучшить результаты вашей спортивной тренировки.

Существует большое количество научных работ на эту тему, особенно в сфере медицины и психологии (применение музыки в лечении больных, влияние музыки на различные органы человека и т.п.). Конечно, ко многим исследованиям стоит относиться скептически, так как есть опасность уйти в лженауку, но и авторитетных трудов на эту тему более чем достаточно.

На том же Хабре есть масса отличных статей о том, как музыка влияет на рабочий климат офиса, на концентрацию работника и т.п. Но данный материал немного о другом.

Привет Хабр! За последние годы новые подходы в обучении нейронных сетей позволили существенно расширить сферы практического применения машинного обучения. А появление большого количества хороших высокоуровневых библиотек дало возможность проверить свои навыки специалистам разного уровня подготовки.

Имея некоторый опыт в машинном обучении, я до текущего момента не имел дело конкретно с нейронными сетями. На волне их стремительной популярности было принято решение заполнить данный пробел и заодно попробовать написать об этом статью.

Я поставил себе две цели. Первая, придумать задачу, достаточно сложную чтобы при её решении столкнуться с проблемами, возникающими в реальной жизни. И вторая, решить эту задачу с использование одной из современных библиотек, разобравшись с особенностями работы с ними.

В качестве библиотеки был выбран TensorFlow. А за задачей и её решением прошу под кат…