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!

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!

Пару дней назад мы подводили ИИ итоги 2020-го года в мире машинного обучения. 2021-й год только начался, но мы определенно видим одну из важнейших работ в области ИИ текущего года.

Итак, исследователи в области искусственного интеллекта из OpenAI создали нейронную сеть под названием DALL·E, которая генерирует изображения из текстового описания на естественном языке.

Давайте посмотрим что из себя представляет, и на что способна эта нейронная сеть?

Подведем основные итоги уходящего года в мире машинного обучения. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!

Глава 9. N-мерное пространство

Привет, Хабр! По традиции, представляем вашему вниманию дюжину рецензий на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!

Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Напоминаем, что описания статей даются без изменений и именно в том виде, в котором авторы запостили их в канал #article_essence. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.

Статьи на сегодня:

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг» — мой субъективный телеграм-канал об искусстве глубокого обучения, нейронных сетях и новостях из мира искусственного интеллекта.