80002
Личный блог Дениса Ширяева (🤍🇺🇦), про технологии, интересное или актуальное. В основном я по нейронкам. Связь и реклама: @thenbot
Наконец-то кто-то применил технологии глубинного обучения и нейронные сети с пользой – https://github.com/Hironsan/BossSensor/blob/master/README.md узнает вашего начальника метров за 6-7 от компьютера и автоматически включит вместо браузера какое-нибудь рабочее приложение – саблайм, терминал, что угодно.
Alt + tab морально устарел для этих целей, не используйте их, будьте моднее, используйте нейронные сети.
Я уже как-то писал про то, что стильные очки помогут вам избежать алгоритмов определения лица (/channel/denissexy/10), так вот нейронные сети наносят ответный удар – теперь они умеют убирать очки с фотографий людей.
По ссылке чувак с помощью DITTO загнал 20000 фотографий с очками в датасет и теперь умеет их снимать автоматом:
http://126kr.com/article/48zmqr2f2vt
Теперь ждем новые очки, которые с помощью особой текстуры будут выдавать вас за степлер.
Если взять Red Alert 2, переписать его под Unreal Engine 4 и добавить поддержку VR получится вот это.
Я не знаю насколько это удобно, я просто фанат всех названий выше 🤓👠💖
https://www.youtube.com/watch?v=IGtrJaiUZaA
Ко мне часто обращаются люди с вопросами самой разной степени безумия – от тех кто хотел бы скормить нейронке описание товаров и получить умного ассистента в магазине, до чуваков которые хотели бы полностью передать проектировку дизайна нейронным сетям и уволить отдел дизайна.
Я устал отвечать на подобные вопросы и поэтому решил собрать в одном месте список технологий которые в каком-то виде попадали мне в поле зрения.
Он наверное не полный, но короче – нет, не увольняйте отдел дизайна, рано еще, подождите года 3 (шутка).
http://shir-man.com/risovaniie-i-alghoritmy-chto-ieshchie-roboty-moghut-kromie-prizmy/
Сап телеграм! Задача классификации – одна из самых часто решаемых с помощью нейронных сетей.
По ссылке ниже, можно поиграться с картами и поиском визуально похожих объектов – к примеру с одного клика подсветить все корабельные пристани в Берлине или, или все ВПП, или все теннисные корты, и сразу посмотреть где это находится. Это все перспективно не только для городов, а в целом для всего мира – ради интереса как-то рассматривал африканские поселения с гугл-карт и все они имеют очень характерный вид со спутника, в теории можно было бы посчитать кол-во людей которые там живут, ну, если это нужно кому-то конечно.
А пока, можно посчитать, например, кол-во машин в городе Москве и заплакать.
Проект не новый и все еще в альфе.
http://berlin.terrapattern.com/?lat=52.578062&lng=13.271341000000007
Я как-то показывал как алгоритм учится играть в супер марио (http://bit.ly/2fAnF7L) – так вот тут генетический алгоритм и нейронная сеть учатся проходить игру flappy bird – могу сказать, что учатся они намного быстрее, я до сих пор больше трех столбов не пролетаю.
Все это дело можно запустить прямо в браузере: https://xviniette.github.io/FlappyLearning/