Feeds Fun — читалка новостей с тегами и ChatGPT

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.

Далее

Просто о связи линейной алгебры и нейронных сетей

Нашёл серию статей с детальным рассказом о принципах работы нейронных сетей. Начиная от векторного произведения, через матрицы к персептрону и нейронам, Понятно, доступно и последовательно — без скачков через куски теории. С примерами на Python.

1. Linear Algebra
2. Inner Product Spaces
3. The Perceptron, and All the Things it Can’t Perceive
4. Neural Networks and the Backpropagation Algorithm

Остальной блог тоже интересен. У автора много вводных статей на математические и программистские темы.

Нельзя просто так взять и запустить Deep Learning

Продолжаю разбираться с Deep Learning.

Решил попробовать его на практике: сам придумал лабу, сам сделал, сам себя похвалил.

Целью было построить простейшую, но более-менее полную цепочку обучения модели с помощью Keras+TensorFlow и запустить её на своей машине.

Публикую notebook с выполненной лабой, комментариями о базовых штуках, костылях и нюансах. Надеюсь, будет полезна новичкам. Может быть меня даже поругает кто-нибудь из опытных датасаентистов.

А в этом посте покритикую инфраструктуру всего этого.

Далее