Комментарии 10
За фреймворк — спасибо.
Но не написать, на каких ресурсах он крутится, и не включить его в стек технологий — выглядит легкой недоговоренностью. Могу, зная примерно производительность средней игровой видеокарты, предложить свое окончание вашей статьи. «А 20000 работ проверил 1 преподаватель за 2 суток машинного времени 1080Ti c 11 Гигами на борту» (на самом деле, все заметно быстрее), в моей статье по поводу музыкальных нот написано как без видеокарты можно ноты распознавать. Тестовая задача — И.С. Бах, полное собрание сочинений, более 13000 страниц, около 1000 отдельных произведений — 3 суток на одном 8-ядерном процессоре.
Но не написать, на каких ресурсах он крутится, и не включить его в стек технологий — выглядит легкой недоговоренностью. Могу, зная примерно производительность средней игровой видеокарты, предложить свое окончание вашей статьи. «А 20000 работ проверил 1 преподаватель за 2 суток машинного времени 1080Ti c 11 Гигами на борту» (на самом деле, все заметно быстрее), в моей статье по поводу музыкальных нот написано как без видеокарты можно ноты распознавать. Тестовая задача — И.С. Бах, полное собрание сочинений, более 13000 страниц, около 1000 отдельных произведений — 3 суток на одном 8-ядерном процессоре.
Учусь на курсе за 27000 рублей. На заработок не расчитываю, просто хочется понять непонятное.
Так, я не понял:
В затравке фото домашнего любимца оказалось фейлом, который надо учиться распознавать. В результате нейросеть научилась отличать белые прямоугольники с карандашным шумом от заполненных чем-то картинок.
Где успешно забракованные фото скрипок на нотной тетради? Где заапрувленные красивые рисунки, выполненные карандашом?
В затравке фото домашнего любимца оказалось фейлом, который надо учиться распознавать. В результате нейросеть научилась отличать белые прямоугольники с карандашным шумом от заполненных чем-то картинок.
Где успешно забракованные фото скрипок на нотной тетради? Где заапрувленные красивые рисунки, выполненные карандашом?
Плюсую. На самом деле отличить фотографию рисунка от фотографии реального объекта — практически нерешаемая задача, если разговор идет о холсте приличного размера, хорошей технике выполнения и сомнительном качестве фотографии.
По правилам урока принимались только акварельные работы, так как курс акварельный. Карандашные рисунки любой степени детализации не считались успешным завершением урока. Мы пытались отфильтровать все, что не являлось рисунком конкретного урока.
Результат работы обученной сети можно видеть на иллюстрации в статье: забракованные фото скрипок на нотной тетради – 2 и 3, например. Сеть отсеивает их и помечает «trash».
Результат работы обученной сети можно видеть на иллюстрации в статье: забракованные фото скрипок на нотной тетради – 2 и 3, например. Сеть отсеивает их и помечает «trash».
Как бы ваш ИИ понял иллюстрации, которыми оформлена статья?
каким образом он может понять качество, правильность подходов в рисунке, старательность, творческий подход? Отличит сверлую прозрачную акварель от фото?
Вы просто полностью дискридетируете школу этой статьей.
каким образом он может понять качество, правильность подходов в рисунке, старательность, творческий подход? Отличит сверлую прозрачную акварель от фото?
Вы просто полностью дискридетируете школу этой статьей.
Пардон, напомнило:
— Робот может написать симфонию? Робот может превратить кусок холста в шедевр искусства?
— А ты можешь?
— …
— Робот может написать симфонию? Робот может превратить кусок холста в шедевр искусства?
— А ты можешь?
— …
Вы просто полностью дискредитируете себя этим комментом (и тем как вы пишете это слово, и тем что не вникли в суть)
В статье четко описано для чего применим этот подход. Тех задач о которых вы писали в этих конкретных уроках не ставилось (ни перед людьми ни перед ИИ), стояла четкая, классическая задача классификации — и с этим ИИ справляется отлично. Там где не справляется (сомневается) — отдается на откуп человеку
В статье четко описано для чего применим этот подход. Тех задач о которых вы писали в этих конкретных уроках не ставилось (ни перед людьми ни перед ИИ), стояла четкая, классическая задача классификации — и с этим ИИ справляется отлично. Там где не справляется (сомневается) — отдается на откуп человеку
На первом этапе, когда «холодный» пользователь пришёл на лендинг курса, конверсия в регистрацию у многих проектов невелика: от 2 до 10%. Тут можно использовать несколько вариантов работы с трафиком, например воспользоваться cookie и через специальные сервисы получить e-mail и телефон пользователя, чтобы продолжать «прогревать» по другим каналам. Или воспользоваться моментом, когда пользователь решает уйти, и попытаться его удержать, узнать причины ухода.
Спасибо, я теперь выключаю javascript, когда лазаю по таким сайтам. А то думал, почему спам на почту прилетает и по телефону достают «выгодной стоматологией»
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Конвертировать лиды, проверить акварели. Кейсы по машинному обучению GetCourse
Нам повезло работать на растущем рынке – мы были свидетелями шестикратного роста ниши онлайн-допобразования за последние 6 лет до ожидаемых 55 млрд рублей в этом году. Но неизбежно наступает зрелость, рынок становится всё более конкурентным, а значит, действовать нужно эффективнее, постоянно снижая издержки во всех бизнес-юнитах. Как мы это собираемся сделать – читайте под катом.