Когда выкладывал отчётную презентацию (слайды) по World Builders 2023 (мои посты, сайт), обещал рассказать как делал roadmap и финансовую модель для игры. Выполняю обещание.
К концу поста у нас на руках будут:
Все итоговые документы вы можете найти тут.
Обсуждали с коллегами что ещё может современный ИИ, вспомнили про тамагочи и всякую искусственную жизнь.
Поболтали и разошлись, а я пошёл и за 15 минут получил вот такой результат.
Тюнить и украшать вывод не буду — уже есть куча примеров как получать чистый код от ботов. В данном случае интересна сама демонстрация возможности.
Спойлер: с ChatGPT не надо тратить время на разработку ИИ простых ботов, сеть подстроится под ваши требования. Просто скажите кем ChatGPT должна притвориться.
Этот пост неявно продолжает размышления из Write Your Own Adventure.
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:
Если правильно подобрать топологии сетей и параметры обучения, то в итоге генератор научается создавать картинки неотличимые от оригинальных. ??????. Profit.
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.