Chcę napisać AI do gry planszowej typu Azul, Splendor wykorzystując sieci neuronowe. Z tego co wyczytałem to najlepiej użyć do tego Q-learning. To ma być self-learning.

Problem jest taki, że nie znalazłem libki do tego - jest ten Tensorflow.NET ale on tego nie obsługuje, ML.NET tak samo albo o czymś nie wiem (nie robiłem nic wcześniej z NN).

A może jakieś algorytmy genetyczne? Weźcie coś doradźcie, żeby się nie narobić, a zrobić.
@harakiri888: ile masz na to czasu? Generalnie używanie RLa do grania w gry planszowe to nie jest coś co można ogarnąć w godzinę i raczej potrzeba trochę intuicji żeby wiedzieć co się tam dzieje i mieć na to jakiś wpływ, może wybierz jakiś łatwiejszy sposób np jakiś minmax + może Monte Carlo tree search
  • Odpowiedz
@zibizz1: min-max nie będzie zbyt "trywialny", mimo wszystko jest parę zasad do ogarnięcia i się może to drzewko zbyt duże zrobić.

@ZdeformowanyKreciRyj: nie mam ram czasowych na to, side project, for fun. MCTS to chyba też łatwe nie jest.

Rozważę tego minmaxa, poczytam o nim jutro czy da radę go zaaplikować do tego problemu.

@mrocznapszczola: zerknę.
  • Odpowiedz
Uczę się trochę pythona i postanowiłem pobawić się #tensorflow w googlowej chmurze.

Ponieważ zaczynam przygodę, to wrzuciłem kod z tutoriala
Wrzuciłem swoje zdjęcia i naniosłem kosmetyczne poprawki.
Ostatecznie wypluło mi wynik jak na obrazku. Jak mam to zinterpretować?
Skąd mogą brać się te piki?

Przy trenowaniu sieci widzę coś takiego w każdym epochu:
Epoch 735/750
146/146 [==============================] - 3s 23ms/step - loss: 2.5581e-10 - accuracy: 1.0000 - valloss: 2.5557 - val
kartofel - Uczę się trochę pythona i postanowiłem pobawić się #tensorflow w googlowej...

źródło: comment_1613934948vn3ehflfWJZ6cm6BL8m9ma.jpg

Pobierz
Witajcie, Mircy i Mirkowie!
Zapraszamy na cotygodniową dawkę ofert prosto ze #szwajcaria ( ͡º ͜ʖ͡º)

(SwissDevJobs.ch | GermanTechJobs.de | Twitter | Facebook | LinkedIn)

Tag do obserwowania / czarnolistowania: #swissdevjobs

Dla każdego coś dobrego:

Senior Cloud DevOps Expert | iET SA [Zurich][90’000 - 105’000 CHF][Full-Time]
https://swissdevjobs.ch/jobs/iET-SA-Senior-Cloud-DevOps-Expert-7322
Tableau Developer - Python/SQL | iET SA [Zurich][85’000 - 100’000 CHF][Full-Time]
https://swissdevjobs.ch/jobs/iET-SA-Tableau-Developer---PythonSQL-7325
Technical Product Manager | Smallpdf GmbH [Zurich][120’000
SwissDevJobs - Witajcie, Mircy i Mirkowie! 
Zapraszamy na cotygodniową dawkę ofert p...

źródło: comment_16105345205WTr4AdZqT0hO9a4TI4v0q.jpg

Pobierz
Tworzę portal w #django dla ludzi lubiących aktywności poza domem (góry, wędrówki, itp.). Podstawowa funkcjonalność to dodawanie wycieczek i szukanie ludzi do wspólnych wypraw. Portal obsługuje również grupy dyskusyjne. Planowana jest również zaawansowana wyszukiwarka miejsc, szlaków i wędrówek.
Kod źródłowy jest tutaj: Github
Wersja rozwojowa: mountaingrip.com

Gdyby ktoś był zainteresowany projektem i chciał dołączyć do tworzenia, zapraszam do współpracy.

#python3 #js #reactjs #django #tensorflow #webdev #bootstrap4 #jquery #pydev
  • Odpowiedz
#deeplearning #programowanie #tensorflow

Do tej pory używałem tf 2.0, komunikat o braku obsługi AVX2 olewałem i nie instalowałem nowszej wersji bo przecież i tak mam Radeona to nie wykorzystam mocy GPU. No ale postanowiłem spróbować obejść to przez bibliotekę plaidML - w ten sposób po zainstalowaniu tf 2.3.1 dowiedziałem się, że moja karta jedynie zabiera miejsce w laptopie a do obliczeń się nie nadaje. Ale jest też plus pozytywny: tf 2.3.1 wspiera
Wtedy tworzyłem autoenkoder aby odtworzyć taki generator twarzy. No i nawet się udało mimo, że miałem dość mały i bardzo mocno zróżnicowany zestaw danych. Teraz próbuję zrobić to samo przy pomocy GANa ale to iteruje już dzisiaj cały dzień na razie bez większych skutków. Na oko potrzebowałbym 8 dni obliczeń aby uzyskać dobre rezultaty.
  • Odpowiedz
Piszę appke w #cpp gdzie zależy mi na dość szybkim czasie reakcji. Czy jest możliwość załadowania modelu z wagami (plik kerasa z wagami h5 i architektura modelu w jsonie) i predykcję bezpośrednio w cpp? Zrobiłbym to w #python ale dochodzi jeszcze image processing, a wiadomo jak wolny jest python w stosunku do cpp. Znalazłem coś takiego https://github.com/Dobiasd/frugally-deep ale to tylko Python3, ja niestety pracuję z frameworkiem dla Plython2. Macie może jakieś lepsze
Zrobiłbym to w #python ale dochodzi jeszcze image processing, a wiadomo jak wolny jest python w stosunku do cpp.


@c137: Biblioteki do pythona wymagające wydajności są pisane w C. Np. biblioteka pillow do przetwarzania obrazów. Więc zbytnio wydajności nie poprawisz.
  • Odpowiedz
  • 1
@miszczu90 tez maluje i wiem o co chodzi. ale nie ma to zwiazku z tym co probuje zrobic bo nie probuje zrobic arcydziela tylko sprawdzic jak nauczyc algorytm do rysowania geometrycznych wzorow
  • Odpowiedz
Elo Mirki.
Szukam jakiegoś speca od sieci neuronowej. Mam pewien problem i nie wiem jak go rozwiązać.
Moje zadanie to, mając do dyspozycji zbiór z różnymi informacjami dotyczącymi tego czy użytkownik kliknął reklamę (kilka kolumn zawierających wartości int, cztery kolumny zawierające stringi złożone z ciągów liczb oddzielonych "|", np. 123|2341|12|56), stworzyć sieć neuronową która przewidzi czy użytkownik kliknie reklamę.

Problemem jest to, że jak chcę wprowadzić do feature columns (w którym już
#anonimowemirkowyznania
Mirki, kończę właśnie doktorat z #machinelearning (podrzędna uczelnia w #uk). Jeśli go obronię (tylko jedna publikacja), to czeka mnie szukanie pracy (w sumie jak nie obronię, to też xd). I tak – gdzie szukać? Tak naprawdę to nie umiem ani programowania, ani machine learningu. Na doktoracie zawsze się robi tylko proof of concept, byleby działało. Ja to robiłem w #python z #tensorflow.

Nie mam doświadczenia, nie przepracowałem ani dnia
@AnonimoweMirkoWyznania:

"Nie mam doświadczenia, nie przepracowałem ani dnia w żadnej normalnej pracy. (....) Mam 29 lat. "

Kto ci pozwolił tak sobie hmmm.. #!$%@?ć (wydaje się jedynym adekwatnym słowem) życie?

Przecież ty właściwie nie masz szansa na jakąkolwiek "karierę", jedyne prace na które możesz w sumie aplikować to te na najniższych lewelach, i radzę nie wpisywać doktoratu do CV bo to ci co najwyżej przeszkodzi (overqualified).

Mam nadzieję, że odpiszesz, bo
  • Odpowiedz
Czy istnieją jakieś sensowne certyfikacje z zakresu #machinelearning szczególnie jeśli wymagają znajomości #tensorflow ? entry-level, coś żeby poświecić szukając #praca na stanowisku ML engineer mając za sobą tylko staż
I przy okazji egzamin AI-100 #microsoft #azure to tylko kwestia przerobienia bazy 100 iluś pytań jakie można znaleźć na niektórych stronach? I jeśli tak to czy w ogóle warto, czy równie dobrze mogę zajrzeć do płatków śniadaniowych czegoś poszukać?
#certyfikaty #sztucznainteligencja #datascience #
@dwrd: Certyfikaty raczej niewiele dają. Jedyne co widziałem, że zainteresowało managera, będąc na rozmowie kwalifikacyjnej jako osoba techniczna, to dosyć spore osiągnięcia w Kaggle.
  • Odpowiedz
Historia sieci neuronowych sięga roku 1940, gdy Donald O. Hebb postawił hipotezę, że połączenia neuronów wzmacniają się, gdy przebiegają po nich impulsy. "Neurony, które razem świecą, łączą się". Była to przełomowa koncepcja, która zainspirowała kolejne generacje naukowców do odtworzenia mechanizmu za pomocą połączeń elektronicznych.

Jednak nie było to takie proste. Dopiero 5 lat później powstał superkomputer ENIAC. Wykonywał on zawrotne 100 000 cykli na sekundę. Paradoksalnie to nie jest duża ilość. Obecnie
tomaszs - Historia sieci neuronowych sięga roku 1940, gdy Donald O. Hebb postawił hip...

źródło: comment_1588862169TXGpmwC73DVLkPA1VzFwyK.jpg

Pobierz
Czy wiesz, że styl malarski jest ukryty w kilku warstwach sieci neuronowej? Poniżej przykład jak sieć neuronowa potrafi nauczyć sie stylu malarskiego i namalować nim dowolny obraz. Robi wrażenie prawda?

Rozdział 8 książki, którą czytam mówi nie tylko o neuronowym transferze stylu, generowaniu tekstu, ale też o DeepDream, sieciach GAN i koderach VAE. Czyli o tym jak powstają te wszystkie aplikacje do postarzania twarzy, generowania postaci anime itp. Czy też jak powstał
tomaszs - Czy wiesz, że styl malarski jest ukryty w kilku warstwach sieci neuronowej?...

źródło: comment_1588779048nuYyC3fctKC4E7kOBqZlAm.jpg

Pobierz
@AdireQ: Ale liczba pi to tylko związek wymyślony przez człowieka, nie tworzy ona nic nowego. To tylko suche cyfry. Pi nie stwierdzi nagle, że zamiast cyfr zaczną pojawiać się litery. Znów nie wychodzi poza schemat który został jej "zaprogramowany".

W tamtym przykładzie chodziło mi że akurat konkretnie ta funkcja srand tworzy złudzenie losowości. Nie wiem nic o tym co podałeś, ale kiedyś czytałem że każdy szum czy ziarno zwraca tylko pozornie
  • Odpowiedz
Sieci neuronowe Deep learningu pozwalają odróżnić np. słonia od innych zwierząt. Co ciekawe można podejrzeć, co sieć neuronowa uznaje w zdjęciu za ważne, aby słonia rozpoznać. Poniższa mapa aktywacji sieci właśnie to pokazuje. Obszary czerwone sieć neuronowa uznaje za najważniejsze do rozpoznania słonia. A żółte - również istotne. Reszta nie jest dla sieci taka ważna. Jak widać słoń to tylko w 1/4 słoń :)

Za: https://medium.com/analytics-vidhya/visualizing-activation-heatmaps-using-tensorflow-5bdba018f759

#siecineuronowe #technologia #nauka #sztucznainteligencja #ciekawostki #
tomaszs - Sieci neuronowe Deep learningu pozwalają odróżnić np. słonia od innych zwie...

źródło: comment_1588512370yqPLMG1hjFpKELGw0NnEhL.jpg

Pobierz
@tomaszs: @Slamowir: To nie takie proste, jak to przedstawiasz. Żeby zrozumieć co jest ważne a co nie, trzeba spojrzeć jak ta sieć została stworzona. Sieć Inception V3 była trenowana na podstawie obrazów z Imagenet, gdzie występują dwie klasy dla słonia: afrykańskie i indyjskie. A słonie rozpoznajemy po uszach głównie.
  • Odpowiedz
Na razie przeczytalem 50 stron i jestem zadowolony. Autor ebooka omawia czym jest deep learning, jaka była historia. Szczególnie zaciekawiły mnie okresy popularności algorytmów sztucznej inteligencji, oraz jej spadków. Drugi rozdział to wprowadzenie w podstawy matematyczne. Zręcznie omijane są zawiłości matematyczne za macierzami itd. Czyta się bardzo przyjemnie. Jak widać można stworzyć #keras, współtworzyć #tensorflow i jednocześnie pisać ciekawie.

A no i jest już pierwszy kod do stworzenia sztucznej inteligencji w