Собрал на коленке колаб-ноутбук, позволяющий запустить своего телеграм-бота для стилизации изображений в анимешный стиль.
Ссылка на ноутбук(осторожно, говнокод) : https://colab.research.google.com/drive/133v4Cgn91aHF7UCYq5xrOzLAuj_jBFmS инструкция по запуску внутри.
Запускать с десктопа, со смартфона будет работать через жопу.
Ссылка на ноутбук(осторожно, говнокод) : https://colab.research.google.com/drive/133v4Cgn91aHF7UCYq5xrOzLAuj_jBFmS инструкция по запуску внутри.
Запускать с десктопа, со смартфона будет работать через жопу.
свежий выпуск новостей:
>>Внутри умершей египтянки нашли способ уничтожения богатых россиян
>>Честные люди оказались хуже собак
>>В Москве построят второй крупный шиш
>>Россия построит крупнейшую в базу данных о разрыве отношений с цыганами
>>Путин назвал «шкурой» сорвавшего съемки «Голубого огонька» и дал совет «пробившей дно» Медведевой
>>Россия отказалась волноваться из-за украденной рыбы
>>Коза сжевала 20 тысяч человек
>>На Украине предложили самостоятельно удалять личные вещи убитого XXXTentacion
>>Губернатор Подмосковья задумал переименовать Крым в рак груди
>>Американец пил таблетки с крокодилами
>>Журналистку выгнали из праха бабушки и дедушки
>>Феминистку навсегда удалили из сарая ради мести
>>Медведева объяснила хорошее здоровье привычкой есть человечину
>>Внутри умершей египтянки нашли способ уничтожения богатых россиян
>>Честные люди оказались хуже собак
>>В Москве построят второй крупный шиш
>>Россия построит крупнейшую в базу данных о разрыве отношений с цыганами
>>Путин назвал «шкурой» сорвавшего съемки «Голубого огонька» и дал совет «пробившей дно» Медведевой
>>Россия отказалась волноваться из-за украденной рыбы
>>Коза сжевала 20 тысяч человек
>>На Украине предложили самостоятельно удалять личные вещи убитого XXXTentacion
>>Губернатор Подмосковья задумал переименовать Крым в рак груди
>>Американец пил таблетки с крокодилами
>>Журналистку выгнали из праха бабушки и дедушки
>>Феминистку навсегда удалили из сарая ради мести
>>Медведева объяснила хорошее здоровье привычкой есть человечину
Лол, очередное доказательство того, что у машинлернинга две основные задачи:
1) Наебать инвесторов.
2) Поднять бабла.
1) Наебать инвесторов.
2) Поднять бабла.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
«Covid-19 можно определить с 97% уверенностью по рентгену легких!»
Это громкое заявление не так давно разошлось по гитхабу в виде популярного репозитория от какого-то чувака, который утверждал, что сделал прорыв в области обнаружения вируса, ну и как обычно оказалось, что это очередное «Змеиное масло» из мира AI.
Не буду вдаваться в глубокие технические детали того, почему заявление в репозитарии бред, о них можно почитать детально тут, отмечу лишь пару моментов.
За одну неделю:
Чувак выложил модель «детекта вируса» на рентгене;
Репозиторий перевели на 8 языков;
Чувак анонсировал разработку WEB-версии и мобильного приложения;
Написал много всего о том, как можно стать спонсором проекта и куда слать деньги и тп.
Что внутри этой нейронки:
Нейронная сеть натренирована на... 50 ФОТОГРАФИЯХ. Для тех кто не знает, это примерно на ~79 950 меньше фотографий, чем нужно чтобы начать хоть что-то реалистично узнавать;
Сама нейронка, при этом, базируется на ResNet-50, это популярное решение для детекта различных объектов из реального мира, то есть в скрытых «слоях» этой неройнки находятся обычные геометрические формы и предметы которые сложно встретить в легких, вроде дорожных знаков и вывесок 🌚 То есть он не тренировал что-то с нуля, он «дотренировал» нейронку обученную на предметах. В медицине никто так почти не делают – все нейронки там важно тренировать с нуля (конечно есть исключения).
Ну и самое прикольное: чтобы проверить насколько хорошо твоя нейронка научилась детектить что-то, ты обычно кладешь в папочку набор файлов, на которых можно потестировать как хорошо она определяет объекты. Недопустимо при этом, чтобы эти же файлы находились в папке где идет тренировка нейронки — алгоритм конечно легко узнает то, на чем учился и подгонит все результаты. Так вот, чувак получил 97% точности просто потому что тестил на том, на чем тренировал алгоритм
w(ﾟДﾟ)w
Когда прошел туториал по PyTorch, а все оказалось сложнее.
P.S. Примеров успешных применений ML в медицине – масса, но каждое решение которое выкатывается на публику должно быть проверено сообществом, спасибо reddit в этом примере, что остановили это в зачатке и никто не пострадал.
Это громкое заявление не так давно разошлось по гитхабу в виде популярного репозитория от какого-то чувака, который утверждал, что сделал прорыв в области обнаружения вируса, ну и как обычно оказалось, что это очередное «Змеиное масло» из мира AI.
Не буду вдаваться в глубокие технические детали того, почему заявление в репозитарии бред, о них можно почитать детально тут, отмечу лишь пару моментов.
За одну неделю:
Чувак выложил модель «детекта вируса» на рентгене;
Репозиторий перевели на 8 языков;
Чувак анонсировал разработку WEB-версии и мобильного приложения;
Написал много всего о том, как можно стать спонсором проекта и куда слать деньги и тп.
Что внутри этой нейронки:
Нейронная сеть натренирована на... 50 ФОТОГРАФИЯХ. Для тех кто не знает, это примерно на ~79 950 меньше фотографий, чем нужно чтобы начать хоть что-то реалистично узнавать;
Сама нейронка, при этом, базируется на ResNet-50, это популярное решение для детекта различных объектов из реального мира, то есть в скрытых «слоях» этой неройнки находятся обычные геометрические формы и предметы которые сложно встретить в легких, вроде дорожных знаков и вывесок 🌚 То есть он не тренировал что-то с нуля, он «дотренировал» нейронку обученную на предметах. В медицине никто так почти не делают – все нейронки там важно тренировать с нуля (конечно есть исключения).
Ну и самое прикольное: чтобы проверить насколько хорошо твоя нейронка научилась детектить что-то, ты обычно кладешь в папочку набор файлов, на которых можно потестировать как хорошо она определяет объекты. Недопустимо при этом, чтобы эти же файлы находились в папке где идет тренировка нейронки — алгоритм конечно легко узнает то, на чем учился и подгонит все результаты. Так вот, чувак получил 97% точности просто потому что тестил на том, на чем тренировал алгоритм
w(ﾟДﾟ)w
Когда прошел туториал по PyTorch, а все оказалось сложнее.
P.S. Примеров успешных применений ML в медицине – масса, но каждое решение которое выкатывается на публику должно быть проверено сообществом, спасибо reddit в этом примере, что остановили это в зачатке и никто не пострадал.
Forwarded from Технологии | Нейросети | NanoBanana
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MORTAL KOVID-19
Это 10 из 10 👍
Это 10 из 10 👍
Если вы любите не только нейросетки, но и интернет в целом, то читайте «Что вы мне рекламируете?» – живой, честный и недушный канал про digital и маркетинг. Крутые зарубежные кейсы, дикая отечественная ситуативочка и рецензии на творчество больших брендов. Всё лежит тут: @honestmarketing
Подписка обязательна, канал – 10/10.
Подписка обязательна, канал – 10/10.
Продолжаю эксперименты со стайлганом.
Нашёл ноутбук, позволяющий смешивать две разных модели.
Внутри имеется интерфейс, позволяющий менять параметры генерации.
Вот тут, например, я смешивал стандартную стайлгановскую модель с лицами и свою модель, обученную на лягушках Пепе.
Забавно, что стайлгайн лепит глаза от лягушек куда-то на лоб или на шапку.
Если у кого есть интересные предобученные модели второго стайгана, поделитесь пожалуйста :)
Нашёл ноутбук, позволяющий смешивать две разных модели.
Внутри имеется интерфейс, позволяющий менять параметры генерации.
Вот тут, например, я смешивал стандартную стайлгановскую модель с лицами и свою модель, обученную на лягушках Пепе.
Забавно, что стайлгайн лепит глаза от лягушек куда-то на лоб или на шапку.
Если у кого есть интересные предобученные модели второго стайгана, поделитесь пожалуйста :)
Вот тоже самое, только с ехидными колобками (йобами).
Если бы йобы были людьми.
Если бы йобы были людьми.