Ееее! Спасибо вам ❤️❤️❤️

​​Как магазины узнают, что вы любите? Как им удается предложить вам именно то, что вы захотите купить? Делают они это очень интересным способом: собирают огромное количество информации о самых разных людях, а потом анализируют и выявляют закономерности. Если кто-то, похожий на вас, купил этот товар, то и вам он может понравиться — логично?

Называется все это анализ данных, а занимаются этим дата-аналитики. Это очень интересная и востребованная профессия. Освоить ее можно на курсе «Аналитик данных» от Skillfactory.

Тут есть, что тебе предложить: специализация Data Science, где студенты за 12 месяцев решают десятки крутых практических задач, среди них — обучение сервиса распознаванию речи, выявление мошеннических транзакций и генерация музыки или стихов. 

Python, machine и deep learning, Data engineering и менеджмент для Data Science — менторы помогут в изучении каждого из этих блоков. Но SkillFactory позаботилась и о трудоустройстве, собрав закрытые вакансии для лучших выпускников программы

🚀Уже точно пора учиться и позновать новое!
❗️Только для подписчиков канала сейчас дейтсвует скидка 55% на курс по промокоду SHIT!
РЕГИСТРИРУЙСЯ ➡️https://clc.am/m_UyBg

Так видел один из художников 1930 года будущее. Как же точно! Удивительно, как далеко мы продвинулись в технологическом плане меньше, чем за 100 лет

Сижу экспериментирую с CLIP и StyleGAN моделью.
Текстовый запрос "Обама с рыжими волосами" в один момент превращает какую-то тетку в Обаму с рыжими волосами.
Еще пол года назад для достижения похожего результата нужно было самому сидеть пердолиться с кучей векторов, либо рисовать в графическом редакторе нечто похожее для дальнейшего поиска в модели, а сейчас просто в одно предложение поясняешь машине что хочешь получить на выходе и получаешь. И это очень охуенно!

Очередная попытка учить стайлган на работах Покраса Лампаса. В этот раз был немножко другой подход и другие параметры обучения.
На ютубах видео без шакалов

А вообще, только сейчас сообразил, как добиться интересных результатов при маленьких датасетах. В данном случае можно взять модель, обученную на архитектуре (да и вообще другую не слишком абстрактную) и модель из поста выше, обученную почти до оверфита и заменить 64x64 слои так, чтоб  первая модель задавала форму, авторая — содержание.  Позже надо будет попробовать

Информационная безопасность, курсы, книги, подборки полезного материала для IT специалистов — https://t.me/Social_engineering

Тут товарищ @response1000000 выкатил русскоязычную версию clip. Понимает русский все это дело не за счет переводчика, как было ранее, а из-за того, что к нему прикручена русскоязычная gpt-2 модель от Сбера.
Тут колаб-ноутбук для желающих потестить. На выбор несколько моделей (BigGAN самая охуенная, имхо)

На изображении пример генераций по запросу "Современное искусство"

Киберпанк, который мы заслужили

Обожаю файнтюнить StyleGAN модель FFHQ. Особенно радуют первые итерации, когда человеческие лица превращаются в ужасающее нечто. Осталось еще эти всратые ебычи заставить открывать рот синхронно какой-нибудь песне Slipknot как вот тут и будет вообще заебок

Python, сука, блядь.