Телеграмм чат группы ru_deep_learning страница 151

parrot.ru

Рейтинг популярных групп и каналов

В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

Глубинное обучение (группа)

219 membersпожаловаться на группу

2017 June 07

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

@yuri_baburov предполагаю что обучение таких сетей не совсем дешёвое, ведь в основном нужен огромный сток структурированных данных и в добавок немалую команду data инженеров для того чтоб обучить сеть

это дейстивтельно только под силу таким дата-гигантам как Google и Facebook? которые на публичных данных могут обучать иск. нейросети?

источник

13:48пожаловаться #1

NK

ID:183006445 in Глубинное обучение (группа)

Краткий вопрос: можно ли обучать алгоритм машинным обучением на облаке а применять его в оффлайне чтоб не нарушать приватность пользователя?

именно так и работают приложухи типа призмы и прочие рисовалки

источник

16:25пожаловаться #2

EM

Evgenii Makarov in Глубинное обучение (группа)

Насколько я понимаю - самый энергозатратный процесс это непосредственное обучение нейросети. Однако для её использования хватит и смартфона с его ограниченными ресурсами, или я заблуждаюсь?

Делать инференс нужно на тех же данных, на которых сеть обучалась, ну то есть на аналогичных. Поэтому встаёт вопрос как тебе, такому деликатному защитнику прайваси, их размечать.

источник

16:47пожаловаться #3

EM

Evgenii Makarov in Глубинное обучение (группа)

Если обучить на каком нибудь webface, распознавать картинки из реала сетка будет плохо
Насчёт исполнения на устройстве это большая открытая тема. Фреймворки для сеток, заточенные под квалкоммовский снэпдрэгон, только выходят, а на рынке их ещё нет. Кое кто умеет портировать сетки на тот же метал эппловский, но это не для чайников

источник

16:50пожаловаться #4

EM

Evgenii Makarov in Глубинное обучение (группа)

С андроидом все ещё хуже, дергать gpu из-под него банально нечем, поэтому инференс на CPU со всеми вытекающими

источник

16:51пожаловаться #5

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

ID:183006445

именно так и работают приложухи типа призмы и прочие рисовалки

я просто предполагал, что данные полюбому загружаются на ценральный, мощный сервер (кластер) и там обрабатываются.. т.е. были предположения что в offline'е этого не достичь

однако оказывается я был не так далеко от правды и в оффлайне на самом деле, сохраняя приватность пользователя, можно применить ИИ

источник

16:57пожаловаться #6

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

Evgenii Makarov

Делать инференс нужно на тех же данных, на которых сеть обучалась, ну то есть на аналогичных. Поэтому встаёт вопрос как тебе, такому деликатному защитнику прайваси, их размечать.

абсолютно правильно поставленный вопрос, о котором я выше тоже упоминал... обучить алгоритм - сложно, нужна куча данных... такие сети как Facebook, Google, Dropbox не зря нарушают privacy пользователей и собирают данные, не дураки...

однако вечная слежка так-же никуда не годится если речь идёт о личных данных, а не тех, которые я самовольно загружают в публичную ленту фейсбука

источник

16:59пожаловаться #7

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

т.е. есть данные, на которых можно учиться, но есть и те данные, которые не должны покидать пределы персонального хранилища. Поэтому тут всё, конечно, не так просто.

источник

17:02пожаловаться #8

NK

ID:183006445 in Глубинное обучение (группа)

я просто предполагал, что данные полюбому загружаются на ценральный, мощный сервер (кластер) и там обрабатываются.. т.е. были предположения что в offline'е этого не достичь

однако оказывается я был не так далеко от правды и в оффлайне на самом деле, сохраняя приватность пользователя, можно применить ИИ

нейросеть это просто массив цифр и правила манипуляции с ними. скока цифр и какие манипуляции - зависит от задачи. может быть много, может быть нет

источник

17:30пожаловаться #9

EM

Evgenii Makarov in Глубинное обучение (группа)

т.е. есть данные, на которых можно учиться, но есть и те данные, которые не должны покидать пределы персонального хранилища. Поэтому тут всё, конечно, не так просто.

Я думаю, вам следует начинать не с обучения сеток, а с правовых вопросов при обкатке вашей идеи. Облако, шмоблако, персональное, публичное.. это все решаемо технически
И да, распознавание лиц в реальной обстановке это по-прежнему сложная задача, уж не знаю каких вы там Labelled faces in the wild и дипфейсов начитались 😉

источник

17:30пожаловаться #10

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

Evgenii Makarov

Я думаю, вам следует начинать не с обучения сеток, а с правовых вопросов при обкатке вашей идеи. Облако, шмоблако, персональное, публичное.. это все решаемо технически
И да, распознавание лиц в реальной обстановке это по-прежнему сложная задача, уж не знаю каких вы там Labelled faces in the wild и дипфейсов начитались 😉

критике всегда рад, потому-что представления о ИИ у меня возможно очень наивные))

источник

17:47пожаловаться #11

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

начнём мы с самого простейшего, просто банальное распознание лиц без идентификации самой персоны, это я могу и сам написать... а вот разпознание образов, тематик на фотографиях а то и видео это уже конечно тема отдельная которая требует немалых финансовых вложений, я просто хочу понять в правильном ли направлении иду и не лгу ли обещая инвесторам того, чего воплотить в принципе не в моих силах

источник

17:50пожаловаться #12

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

поэтому вопрос был.. воплотима ли интеграция ИИ в закрытом пространстве... т.е. персональном облаке. Предполагал что вроде должно быть возможно если обучать в одном месте а использовать в другом, менее ресурсоёмком

источник

17:51пожаловаться #13

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

видимо мои мысли и представления не так далеки от реальности

источник

17:52пожаловаться #14

EM

Evgenii Makarov in Глубинное обучение (группа)

Сложно вам будет. Вы должны проделать домашнюю работу, пощупать распознавание образов своими руками, а иначе это получается как ребёнка учить матанализу

источник

18:09пожаловаться #15

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

Evgenii Makarov

Сложно вам будет. Вы должны проделать домашнюю работу, пощупать распознавание образов своими руками, а иначе это получается как ребёнка учить матанализу

мы лёгких путей не ищем)) но говоря по теме, конечно да, всё верно, для реализации потребуется немалый капитал

источник

18:17пожаловаться #16

YB

Yuri Baburov in Глубинное обучение (группа)

ну насколько я понимаю распознание лиц не требует сложной нейросети, для этого есть алгоритмы в OpenCV

OpenCV не даст вам фич лица, а только найдёт его положение на фото (причём найдёт лишь с вероятностью 80%).

источник

22:15пожаловаться #17

YB

Yuri Baburov in Глубинное обучение (группа)

а без фич вы Васю от Пети не отличите.

источник

22:15пожаловаться #18

RS

Roman Sharkov in Глубинное обучение (группа)

а без фич вы Васю от Пети не отличите.

как я собственно и описал: "распознание лиц без идентификации самой персоны"

таким образом можно дать пользователю возможность определить абстрактным лицам имена и человек тем самым их сам групирует по личностям

источник

22:17пожаловаться #19

YB

Yuri Baburov in Глубинное обучение (группа)

@yuri_baburov предполагаю что обучение таких сетей не совсем дешёвое, ведь в основном нужен огромный сток структурированных данных и в добавок немалую команду data инженеров для того чтоб обучить сеть

это дейстивтельно только под силу таким дата-гигантам как Google и Facebook? которые на публичных данных могут обучать иск. нейросети?

чушь. это доступно не только гигантам, но какие-то деньги для этого всё же нужны: на видюшки, на инженера по подготовке данных и на инженера по нейросетям.

источник

22:18пожаловаться #20