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
502
DALL-E | ImageFX ТРЕД Бесплатные нейросети, генерирующие картинки по описанию. Как вкатиться: регае — DALL-E | ImageFX ТРЕД Бесплатные нейросети, генерирующие картинки по описанию. Как вкатиться: регаешь аккаунт и генеришь через VPN. DALL-E: https://www.bing.com/images/create ImageFX: https://aitestkitchen.withgoogle.com/tools/image-fx (VPN USA. После входа в аккаунт, VPN можно офать и генерировать с нормальной скоростью) Гайды: https://rentry.org/2ch-dall-e - неактуальный гайд для DALL-E на русском https://pastebin.com/qDRXFfBM - форчан-гайд с коллекцией эпитетов для любого стиля (ENG) Временные почты для новых акков: https://10minutemail.com https://fex.plus/ Удобные и бесплатные VPN-ы https://browsec.com/en/ https://github.com/anticensority/runet-censorship-bypass - через PAC-cкрипты https://apps.microsoft.com/detail/9p15s8pwmq8c - Planet VPN Дополнительные сервисы: https://www.pixited.com/ - библиотека промптов для DALL-E с примерами https://huggingface.co/spaces/fffiloni/CLIP-Interrogator-2 - де-промптер, разбирающий вброшенный пик на теги https://instafonts.io/font-changer - кастомный шрифт для обхода фильтра слов Архивы треда: https://arhivach.xyz/?tags=14319 Прошлый тонет здесь: https://2ch.hk/b/res/310973975.html#311012110
2 октября 2024
Сохранен
502
14 октября 2023
Сохранен
502
6 апреля 2023
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.
18 февраля 2024
Сохранен
501
16 апреля 16:07
Сохранен
501
18 ноября 2022
Сохранен
501
29 октября 2022
Сохранен
501
27 октября 2022
Сохранен
501
18 июля 2022
Сохранен
501
29 октября 2021
Сохранен
500
11 декабря 2023
Сохранен
500
22 января 2023
Сохранен
500
31 января 2023
Сохранен
500
24 июля 2022
Сохранен
500
19 апреля 2021
Сохранен
499
12 апреля 2024
Сохранен
498
2 сентября 2022
Сохранен
496
ДЕЛАЕМ ЕОТ ИЗ СЕБЯ Сап бе помните раньше создавали треды где аноны в фейсаппе делали себе женскую вн — ДЕЛАЕМ ЕОТ ИЗ СЕБЯ Сап бе помните раньше создавали треды где аноны в фейсаппе делали себе женскую внешку. Давайте сделаем то же самое через чатгопоту. Пикрил я. Промпт: На основе фото что я прислал сделай женскую версию человека на фотографии в реалистичном стиле НО! У меня чатгпота начала выебываться когда я решил обработать другую фотку мол нельзя нарушать гендерную идентификацию реального человека и предложил другой промпт, который я немного отредактировал: Хорошо. Сделай фотореалистичное изображение женского персонажа, вдохновлённое чертами на последней присланной фотографии. Сделай как можно ближе к референсу, но чтобы узнавалось что это женщина 3 и 4 пикча с этим промптом. 3 на основе фотографии что я прислал в первый раз, 4 на основе другой старой моей фотки когда я был со светлыми волосами. Так что да, можете фотки разных периодов использовать чтобы разные тянки получались. Если используете фотки из соцсеток или просто трясун добавьте к промпту: поменяй на фотографии фон и одежду
14 июня 16:20
Сохранен
496
4 апреля 2019
Сохранен
495
22 апреля 2021
Сохранен
494
2 декабря 2023
Сохранен
494
19 июня 2023
Сохранен
494
12 декабря 2022
Сохранен
493
28 июля 2022
Сохранен
492
7 января 2020