Как стать автором
Обновить
10
0
Павлухин Михаил @Nicknameless

Data Scientist

Отправить сообщение

Нейронная Сеть CLIP от OpenAI: Классификатор, который не нужно обучать. Да здравствует Обучение без Обучения

Время на прочтение18 мин
Количество просмотров42K

Можете представить себе классификатор изображений, решающий практически любую задачу, и который вообще не нужно обучать? Это новая нейросеть CLIP от OpenAI. Разбор CLIP из рубрики: Разбираем и Собираем Нейронные Сети на примере Звездных Войн!

Нет данных, нет разметки, но нужен классификатор изображений для конкретной задачи? Нет времени возиться с обучением нейронной сети, но нужно получить классификацию высокой точности? Все это стало возможным. Вам нужно обучение без обучения!

Готов и туториал: Собираем нейросети. Классификатор животных из мультфильмов.
Без данных и за 5 минут. CLIP: Обучение без Обучения + код

Подробно и доступно разбираем что такое "обучение без обучения" и саму нейросеть CLIP от OpenAI. Стираем границы между Текстом и Изображением. Внимание: статья подходит под любой уровень: от нулевого до профи. Приятного прочтения!

Поехали!
Всего голосов 28: ↑28 и ↓0+28
Комментарии24

Человечная декомпозиция работы

Время на прочтение26 мин
Количество просмотров25K

img


За 15 лет работы разработчиком я обнаружил, что ложные убеждения о человеческой природе — основные враги хорошей декомпозиции. Если знать о них и стремиться не угодить к ним в ловушку, со временем можно сформулировать советы по созданию качественной декомпозиции. Так произошло со мной, и я спешу поделиться этим знанием.

Читать дальше →
Всего голосов 32: ↑32 и ↓0+32
Комментарии31

Подборка 143 переводов эссе Пола Грэма (из 184)

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров59K
image

Пол Грэм — один из самых уважаемых людей среди ИТишников, основателей и инвесторов. Он первоклассный программист (написал два языка программирования), хакер, создатель дерзкого акселератора Y Combinator, философ. Своими помыслами и разумом Пол Грэм врывается в широкий спектр областей: от прогнозирования развития языков программирования на сто лет вперед до человеческих качеств и способов починить/хакнуть экономику. А ещё он осознает важность того, чтобы формулировать свои мысли в текст и делиться ими с окружающими.

Когда в 2015 году я начал читать Пола Грэма мой взгляд на жизнь поменялся. Я считаю его эссе одними из самых важных текстов, которые стоит прочитать все как можно раньше, чтобы сформировать у себя мышление, способ рассуждения и изложения мыслей.

Первую подборку переводов эссе Пола Грэма меня вдохновили сделать коллеги из tceh.com (60 переводов из 176). Вторую — Edison Software (125 переводов). Третью — PhilTech-акселератор (134 перевода и еще несколько в процессе). Потом был период (2017, 2018 и 2019), когда Пол Грэм не писал эссе (а занимался с детьми), а только немного в Твиттер и дал одно видео-интервью для стартап-школы. Но в конце 2019 и начале 2020 года он вновь стал публиковать глубокие тексты об которые интересно подумать. Предлагаю вашему вниманию ссылки на новые переводы (upd с прошлой подборки) и полный список всех эссе.

Novelty and Heresy (Да здравствует ересь!)
The Lesson to Unlearn (Вредные уроки)
The Bus Ticket Theory of Genius (Теория навязчивых идей)

Five Questions about Language Design (Пять вопросов о проектировании языков программирования)
What Made Lisp Different (Что сделало Lisp особенным)
After the Ladder (На смену корпоративной лестнице)
What I’ve Learned from Hacker News (Чему я научился у Hacker News)
Snapshot: Viaweb, June 1998 (разбор полетов: Viaweb июня 1998 года)
Some Heroes (Мои кумиры)
The Equity Equation (Как делить доли в стартапе)

Бонус - видео из стартап-школы 2018 с русскими субтитрами


Всего голосов 33: ↑30 и ↓3+27
Комментарии10

Как учиться с помощью машинного обучения у экспертов в Dota 2

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров14K

В предыдущей статье от Питерской Вышки мы показывали, как при помощи машинного обучения можно искать баги в программном коде. В этом посте расскажем о том, как мы вместе с JetBrains Research пытаемся использовать один из самых интересных, современных и быстроразвивающихся разделов машинного обучения — обучение с подкреплением — как в реальных практических задачах, так и на модельных примерах.


Всего голосов 31: ↑27 и ↓4+23
Комментарии4

Как Денис Крючков выкупил Хабр у Mail.ru

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров295K
Денис Крючков (deniskin) рассказал Roem.ru о том, что он смог выкупить акции «Тематических медиа» у Mail.Ru Group и теперь сможет управлять компанией единолично. Мы думаем, что это одно из самых эпохальных событий в истории «Хабрахабра» и по такому случаю у Дениса стоит взять интервью



— Привет, позволь тебя поздравить. Как у тебя получилось выкупить долю Mail.ru в «Хабре»? Никто же не будет продавать курицу, несущую золотые яйца
— Спасибо! Да, конечно, для этого пришлось довольно долго искать деньги.
И где же их Денис нашёл?
Всего голосов 852: ↑817 и ↓35+782
Комментарии337

Audio AI: выделяем вокал из музыки с помощью свёрточных нейросетей

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров58K
Взлом музыки для демократизации производного контента

Отказ от ответственности: вся интеллектуальная собственность, проекты и методы, описанные в этой статье, раскрыты в патентах US10014002B2 и US9842609B2.

Вот бы вернуться в 1965 год, постучать в парадную дверь студии «Эбби-Роуд» с пропуском, зайти внутрь — и услышать настоящие голоса Леннона и Маккартни… Что ж, давайте попробуем. Входные данные: MP3 среднего качества песни «Битлз» We Can Work it Out. Верхняя дорожка — входной микс, нижняя дорожка — изолированный вокал, который выделила наша нейросеть.

Читать дальше →
Всего голосов 69: ↑68 и ↓1+67
Комментарии27

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность