Добавлена поддержка Ежчана (ejchan.net, ejchan.site). Набегаем, тестируем архивацию, сообщаем о замеченных проблемах.
К сожалению, значительная часть сохранённых до 2024 г. изображений и видео была потеряна (подробности случившегося). Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
117
2023-03-26 00:03:22
Сохранен
20
2023-03-25 15:51:25
Сохранен
47
2023-07-09 11:29:34
Сохранен
11
2023-03-23 10:19:09
Сохранен
531
2023-03-22 17:30:17
Сохранен
18
2023-03-26 12:08:08
Сохранен
38
2023-03-20 11:01:57
Сохранен
561
Нейросети в геймдеве. — Желающие нейроэнтузиасты могут написать FAQ, который будет добавлен шапку. Если выберете подходящую(ие) картинку(и), тред будет пересоздан с ней. Особенно прошу обратить внимание на то, что посты типа "нейросеть заменит профессию Х" вне нейросететреда будут расцениваться также, как движкосрач и награждаться двухдневным баном. Основные ресурсы: 1) ChatGPT -- https://chat.openai.com/chat Для регистрации нужна СНГ симка Позволяет генерировать наброски игрового кода, в т.ч. на популярных игровых движках. Есть также платный плагин для Unity: https://assetstore.unity.com/packages/tools/ai/gpt-ai-integration-243729 Бесплатную версию ChatGPT 3.5 легче заставить разговориться: https://gist.github.com/coolaj86/6f4f7b30129b0251f61fa7baaa881516 Всякая полезная инфа про нейронки: https://www.reddit.com/r/ChatGPT/ @GPT4Telegrambot @ChatGPT_ForTelegramBot Бесплатные (лимит запросов в день) телеграм боты для доступа в ChatGPT и Dall-e 2) Midjourney -- вход через дискорд, инструкция: https://dtf.ru/howto/1630709-vvod-v-midjourney-kak-nachat-polzovatsya-neyrosetyu-i-sekonomit-probnye-popytki Пригоден для генерации изображений по текстовому описанию 3) Dall-e -- https://labs.openai.com/ Также позволяет генерировать изображения на основе текстового описания, вход такой такой же, как в ChatGPT Можно вырезать часть изображения и дорисовывать его дальше 4) Copilot -- https://github.com/features/copilot Плагин для Visual Studio и Rider, который дописывает код основываясь на контексте и комментариях Есть бесплатный trial два месяца на не РФ карту 5) New Bing -- https://www.bing.com/new Эмоциональный чат-поисковик встроенный в Bing Можно записаться в очередь ожидания на доступ
2025-10-01 12:02:40
Сохранен
122
2023-03-25 13:00:09
Сохранен
502
Исследования ИИ тред #1 /research/ — Исследования ИИ тред #1Обсуждаем развитие искусственного интеллекта с более технической стороны, чем обычно. Я ничего не понимаю, что делать?Без петросянства: смотри программу стэнфорда CS229, CS231n https://see.stanford.edu/Course/CS229 (классика) и http://cs231n.stanford.edu/ (введение в нейроночки) и изучай, если не понятно - смотри курсы prerequisites и изучай их. Как именно ты изучишь конкретные пункты, типа линейной алгебры - дело твое, есть книги, курсы, видосики, ссылки смотри ниже. Где узнать последние новости?https://www.reddit.com/r/MachineLearning/http://www.datatau.com/https://twitter.com/ylecun На реддите также есть хороший FAQ для вкатывающихся Какая математика используется?В основном линейная алгебра, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus Как работает градиентный спуск?https://cs231n.github.io/optimization-2/ Почему python?Исторически сложилось. Поэтому давай, иди и перечитывай Dive into Python Можно не python?Никого не волнует, где именно ты натренируешь свою гениальную модель. Но при серьезной работе придется изучать то, что выкладывают другие, а это будет, скорее всего, python, если работа последних лет Что почитать для вкатывания?http://www.deeplearningbook.org/Николенко "Глубокое обучение" — на русском, есть примеры, но меньше охват материалаФрансуа Шолле — Глубокое обучение на Pythonhttps://d2l.ai/index.htmlВсе книги и статьи фактически устаревают за год. В чем практиковаться нубу?http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/https://www.hackerrank.com/domains/aihttps://github.com/pytorch/exampleshttps://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#tutorials Где набрать первый самостоятельный опыт? https://www.kaggle.com/ | http://mltrainings.ru/ Стоит отметить, что спортивный deep learning отличается от работы примерно так же, как олимпиадное программирование от настоящего. За полпроцента точности в бизнесе борятся редко, а в случае проблем нанимают больше макак для разметки датасетов. На кагле ты будешь вилкой чистить свой датасет, чтобы на 0,1% обогнать конкурента. Где работать? https://www.indeed.com/q-deep-learning-jobs.html Вкатывальщики могут устроиться программистами и дальше попроситься в ML-отдел Есть ли фриланс в машобе? Есть, https://www.upwork.com/search/jobs/?q=machine+learning Но прожить только фриланся сложно, разве что постоянного клиента найти, а для этого нужно не быть тобой Где посмотреть последние статьи? http://www.arxiv-sanity.com/ https://paperswithcode.com/ https://openreview.net/ Версии для зумеров (Килхер): https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew Количество статей зашкваливающее, поэтому все читают только свою узкую тему и хайповые статьи, упоминаемые в блогах, твиттере, ютубе и телеграме, топы NIPS и прочий хайп. Есть блоги, где кратко пересказывают статьи, даже на русском Где посмотреть must read статьи? https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#papers https://huggingface.co/transformers/index.html То, что обозревает Килхер тоже зачастую must read Где ещё можно поговорить про анализ данных? http://ods.ai/ Нужно ли покупать видеокарту/дорогой пека? Если хочешь просто пощупать нейроночки или сделать курсовую, то можно обойтись облаком. Google Colab дает бесплатно аналог GPU среднего ценового уровня на несколько часов с возможностью продления, при чем этот "средний уровень" постоянно растет. Некоторым достается даже V100. Иначе выгоднее вложиться в GPU https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/ Заодно в майнкрафт на топовых настройках погоняешь Когда уже изобретут AI и он нас всех поработит? На текущем железе — никогда, тред не об этом Кто-нибудь использовал машоб для трейдинга? Огромное количество ордеров как в крипте так и на фонде выставляются ботами: оценщиками-игральщиками, перекупщиками, срезальщиками, арбитражниками. Часть из них оснащена тем или иным ML. Даже на швабре есть пара статей об угадывании цены. Тащем-то пруф оф ворк для фонды показывали ещё 15 лет назад. Так-что бери Tensorflow + Reinforcement Learning и иди делать очередного бота: не забудь про стоп-лоссы и прочий риск-менеджмент, братишка Список дедовских книг для серьёзных людей: Trevor Hastie et al. "The Elements of Statistical Learning" Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory" Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning" Взять можно тут: https://www.libgen.is/ Напоминание ньюфагам: немодифицированные персептроны и прочий мусор середины прошлого века действительно не работают на серьёзных задачах. Disclaimer: Шапка сгенерирована нейросетью и нуждается в чистке.
2024-02-18 11:59:18
Сохранен
510
2023-06-04 10:32:27
Сохранен
169
2023-03-18 14:11:42
Сохранен
525
2023-03-18 13:25:55
Сохранен
281
2023-03-17 16:54:52
Сохранен
20
2023-05-02 15:58:27
Сохранен
24
2023-03-16 09:54:37
Сохранен
539
2023-03-15 09:34:45
Сохранен
13
2023-03-15 01:10:31
Сохранен
165
2023-03-12 12:02:37
Сохранен
1009
2023-05-17 09:59:56
Сохранен
25
2023-03-08 13:34:20
Сохранен
54
2023-03-04 00:53:53
Сохранен
15
2023-03-02 19:33:39
Сохранен
1523
2023-05-14 09:13:37
Сохранен
69
2023-02-25 22:04:20