Pull to refresh
38
0
Михаил Константинов @Dirac

Research Teem Lead at Squad, канал «Мишин Лернинг»

Send message

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

Reading time9 min
Views14K

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!

Поехали!
Total votes 16: ↑13 and ↓3+10
Comments18

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

Reading time18 min
Views42K

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!
Total votes 28: ↑28 and ↓0+28
Comments24

DALL·E от OpenAI: Генерация изображений из текста. Один из важнейших прорывов ИИ в начале 2021 года

Reading time5 min
Views79K

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?

Поехали!
Total votes 32: ↑31 and ↓1+30
Comments122

ИИ итоги 2020-го года в мире машинного обучения

Reading time3 min
Views11K

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!

Поехали!
Total votes 18: ↑18 and ↓0+18
Comments6

Краткий курс машинного обучения или как создать нейронную сеть для решения скоринг задачи

Reading time28 min
Views209K
image

Мы часто слышим такие словесные конструкции, как «машинное обучение», «нейронные сети». Эти выражения уже плотно вошли в общественное сознание и чаще всего ассоциируются с распознаванием образов и речи, с генерацией человекоподобного текста. На самом деле алгоритмы машинного обучения могут решать множество различных типов задач, в том числе помогать малому бизнесу, интернет-изданию, да чему угодно. В этой статье я расскажу как создать нейросеть, которая способна решить реальную бизнес-задачу по созданию скоринговой модели. Мы рассмотрим все этапы: от подготовки данных до создания модели и оценки ее качества.

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.

Вопросы, которые разобраны в статье:

• Как собрать и подготовить данные для построения модели?
• Что такое нейронная сеть и как она устроена?
• Как написать свою нейронную сеть с нуля?
• Как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных?
• Как интерпретировать модель и ее результаты?
• Как корректно оценить качество модели?
Поехали!
Total votes 51: ↑42 and ↓9+33
Comments43

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity