MIT 6.S191: галопом по Deep Learning
Отмучавшись с матаном, я решил, что времени на основательное разбирательство со всем машинным обучением уйдёт слишком много — надо срезать углы.
Поэтому следующей целью выбрал курс MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning.
Потому что MIT и по темам лекций видно широкое покрытие темы.
Курсом очень доволен.
Как учить и не учить математике
Количество успешных решений и процент успешных попыток отправки решений задач в курсе.
Чёрт дёрнул вспоминать вышку. Я планирую немного забатанить машинное обучение, но сперва решил вспомнить, чему меня в университетах учили. Тем более, что математического анализа мне иногда не хватает.
Поэтому я нагуглил на Stepik курс с пятью звёздами сразу в двух частях (1, 2) за авторством Александра Храброва.
Первую часть я прошёл за 6 полных дней на 100%. Вторую, с перерывами, дней за 10 на 87%: стало жалко времени и сил. График в заголовке намекает на причину :-)
Попутно накопил заметок о курсе, о том как «правильно» учить математике. И как ей учить не надо.
Само собой, всё с моей колокольни.
О миграциях backend
Недавно смотрел чего за последние годы сделано в области решений для миграций схем и данных в базах данных и как-то мне все решения не понравились. По крайней мере из open source ни одного проекта без косяков нюансов не нашёл.
Поэтому я решил порефлексировать и копнуть глубже — миграции баз данных всегда казались мне частным случаем общей проблемы обновления версий проекта.
Я предполагаю, что вы более-менее понимаете суть миграций в БД и сможете ориентироваться в моих допущениях: явных и неявных.
Первая часть эссе описывает миграции, пользу и проблемы от них. Вторая часть — мои пожелания к идеальной системе миграций.
Опыт DevGAMM Spring 2021
Купил билет и поучаствовал в этом онлайн мероприятии. Так как скоро планирую искать работу и пора актуализировать представление о рынке.
Если кратко: скорее не понравилось, пользы для меня мало.
Но это моё мнение для моего контекста.
Будущее контента в геймдеве
Улучшаем графику до реалистичной с помощью нейронных сетей.
Появилась новая работа по улучшению графики игр с помощью нейронных сетей. На этот раз на примере GTA V. В ролике можно посмотреть на полученный результат и на описание структуры сети.
Я уже в шутку писал об изменении pipeline арта. В этот раз сделаю более серьёзный прогноз.