Комментарии 13
Я тут пообщался с yandexGPT и он вдруг осознал...
Статья что-то совсем ничего нового не привносит в сферу знания… таких уже тысячи. Но, как говорится, самовыражение достойно уважения, ну и для пропуска пойдет. Хотя, плодить дубликаты знаний - это не комильфо.
Простите, а где в вашей статье "искусственный интеллект на Python"? Вся нейросеть целиком и полностью реализована указанными библиотеками. А Python используется лишь как простейшая интерфейсная прокладка, передающая данные в библиотеку, и получающая из нейросети готовый ответ. И от замены названия языка программирования, на котором написан переходник между креслом и библиотекой, содержание статьи никак не поменяется.
То, что описано в статье - не "искусственный интеллект на Python с использованием TensorFlow и Keras", а "искусственный интеллект на TensorFlow с использованием Python".
P.S. Это как сказать, что авиаперелёт совершается пассажирским трапом (Python-код) с использованием авиалайнера (TensorFlow).
Обидно, ну почему так... На англоязычном ресурсе под такой статьей комменты бы переполнялись фразами типа "спасибо за твой опыт, что поделился, теперь тоже попробую" и т.д., а в русскоязычной среде норовят обесценить, затроллить... Что не так с нашим социумом?..
Вы абсолютно правы, первая статья думал люди не будут так строги, но видимо и в правду лучше писать на англоязычных ресурсах где контингент более дружественный и понимающий
Просто тут нет для вашей статьи целевой аудитории. Для тех немногих спецов по этой теме, что здесь присутствуют, статья скучна.
Начинающие ничего тут уже давно не ищут. А остальная публика, которой ваша статья упала в ленту, сейчас вас раскатают за стилистику и "афтаритетно" поддержит первую категорию в мнении, что статья бесполезна.
Это хабр)
Конечно нужно быть дружелюбнее и ценить первые шаги начинающих. Выражаю своё почтение и благодарность.
А теперь по сути:
Хабр - можно сказать единственный ресурс, на котором статьи проходят жесткую критику и задает планку, тот уровень качества, который не достигли многие другие площадки.
Тот же яндекс например размещает руководство о том как запустить обучение нейросети на своих облачных серверах - так вот там написано безобразно, местами пропущены шаги, которые нужно сделать самостоятельно для того чтобы перейти к следующему этапу, здесь бы это быстро поправили, ну или с самого начала автор бы постарался лучше, а там пишут как будто для галочки.
В общем на Хабре чаще всего встречаются четкие и полезные статьи, где как написано - делаешь и работает. Максимальная польза от затраченного времени на статью... Очень хотелось бы чтобы так это и было
Спасибо за вашу статью! Отлично написано
Лёгкость реализации простой нейронной сети на питоне оценил. Теперь возникает о вычислениях, механизм обучения либо уже когда сеть обучена как ложиться на вычислительные мощности? Я имею ввиду о распараллеливания, о доступности переноса расчета с процессора на видеокарту, ли обратно, Использование памяти. Ведь мало запустить нейронку так надо ещё и скорость вычисления получить с нее.
Статья для новичков, наверное, полезная. Но есть одна важная ошибка, которой не стоит их учить - pip install keras и дальше импорт из него. keras сейчас полностью мигрировал внутрь tf и правильно вызывать tf.keras и импорты слоёв делать тоже оттуда
Искусственный интеллект на Python с использованием TensorFlow и Keras