Блог переехал на новый движок
Документальная журналистика: процесс перевозки контента на новый движок (c) ChatGPT
Зима не успела закончиться, а я уже выполнил один из планов на год :-D
Причём не только перевёл блог на новый движок, но и сам этот движок написал и заопенсорсил: https://github.com/Tiendil/brigid
Что будет интересным для вас.
На индексной странице появился крутой фильтр постов по тегам. Вдохновлённый feeds.fun. Попробуйте поиграть с ним. Пока он доступен только для больших экранов — на мобилках не увидите — поправлю в будущем.
Посты должны стать читаемее, сайт — удобнее, красивее, быстрее.
Никаких cookies и корпоративных трекеров. Как трекер пока использую облачный plausible.io позже подниму свой инстанс.
Мультиязычность. Большинство новых постов будут доступны на русском и английском. Постепенно буду переводить интересные старые посты.
Исходники постов также открыты и лежат в отдельном репозитории: https://github.com/Tiendil/tiendil-org-content
Feeds Fun — читалка новостей с тегами и ChatGPT
Выглядит неприглядно, но это временно.
Задержался с постом, а между тем читалка уже работает и экономит мне 4-8 часов в неделю.
Для нетерпеливых и ленивых:
- Репозиторий: github.com/tiendil/feeds.fun
- Сайт: feeds.fun — заходите, подписывайтесь на подготовленные коллекции новостей, экспериментируйте.
Суть:
- Читалка автоматически определяет теги для каждой новости. Тут очень кстати пришлась ChatGPT.
- Вы создаёте правила в духе
elon-musk & twitter => score -100500,procedural-content-generation & hentai => score +13. - В интерфейсе сортируете новости по интересности и читаете только самые-самые именно для вас.
Если есть просьбы по фичам — создавайте issue, постараюсь воплощать. Хочется, чтобы штука пошла в народ.
Open source сервисы аутентификации
Потребовалось сделать регистрацию/логин пользователей для пет-проекта. А я это жуть как не люблю, прямо до скрежета в зубах. Поэтому решил поискать что-нибудь совсем готовое, чтобы минимум кода писать и можно было однотипно использовать в будущих проектах.
В итоге нашёл несколько интересных сервисов. Забавно, при узкой предметной области они заметно отличаются друг от друга.
Далее будет моё предвзятое и не особо компетентное мнение. Сугубо для закрепления в истории результатов раскопок.
Есть три проекта, которые вызвали мой интерес:
Фич у каждого сервиса много, даже не буду пытаться перечислять. Учтите, у каждого из них уникальные их наборы. Надо проверять, что выбранный сервис умеет всё что надо и как надо.
Реализация Generative Adversarial Network
В завершение разбирательства с Deep Learning решил посмотреть что-нибудь более интересное и ориентированное на генерацию контента — реализовать GAN.
По правде говоря, большую часть времени с GAN (и Autoencoder) я экспериментировал на спрайтах карты Сказки. Ожидаемо, на таком мизере обучающих данных ничего интересного не получилось. Хотя польза и была. Поэтому для поста я подготовил отдельный notebook с более наглядными результатами — генерацией обуви по набору данных Fashion MNIST.
Ноутбук с реализацией GAN и комментариями.
Про архитектуру GAN лучше почитать в вики, интернетах или моём ноутбуке.
Краткая суть:
- Тренируются две сети: generator & discriminator.
- Генератор учится создавать картинки из шума.
- Дискриминатор учится отличать поддельные картинки от настоящих.
- Ошибка дискриминатора определяется качеством предсказания фейковости изображения.
- Ошибка генератора определяется качеством обмана дискриминатора.
Если правильно подобрать топологии сетей и параметры обучения, то в итоге генератор научается создавать картинки неотличимые от оригинальных. ??????. Profit.
Kaggle: Digit Recognizer (MNIST) точность 0.99585
Примеры цифр из набора MNIST.
Продолжаю путешествие по занимательным землям Deep Learning.
В прошлый раз я учился заводить deep learning на локальной машине и делал совсем детскую, искусственную и неспецифическую для DL задачу.
В этот раз решил попробовать что-то более диплёрничное — научиться решать задачи на Kaggle. Есть предположение, что Kaggle — самый простой и интересный способ учить DL.
На этом сервисе есть задачи для новичков, одну такую — Digit Recognizer — я выбрал для тренировки. Соревнование по распознаванию рукописных цифр из набора MNIST. Этот набор должны были встречать даже люди далёкие от ML.
Notebook с решением и комментариями опубликован на github.
На момент отправки решение занимало 467 место из ~7000. На мой взгляд неплохой результат, учитывая, что первые мест 150 занимают читерские решения. MNIST — общедоступный набор данных, их можно скачать вне kaggle и залить в качестве решения готовые ответы, или переобучить сеть на полном наборе.