Главная » Разное » Как научиться альтернативному зрению

Как научиться альтернативному зрению


Как развить астральное зрение: 4 простых упражнения

Пожалуй, многим хотелось бы видеть больше, чем окружающие люди. Это, несомненно, даёт ряд преимуществ. Статья поведает вам, как развить такую экстрасенсорную способность, как астральное зрение. Это явление может показаться фантастичным, но при более углублённом изучении становится ясно, что альтернативное видение вовсе не плод воображений и развить его при большом желании может каждый человек. Мотивом становится страсть к неизведанному, так и простое любопытство. В любом случае работа над его развитием будет весьма увлекательна.

Что это такое

Исследованием астрального зрения занимались нейрофизиологи. Вячеслав Бронников проводил обучение детей как не видящих, так и с нормальным зрением. В результате они могли прекрасно ориентироваться в пространстве, читать, распознавать объекты с завязанными глазами. Разумеется, эти исследования вызывали долю скепсиса. Но он вскоре был развеян. Бронников стал использовать специальные маски, не пропускающие свет и дети всё равно, видели в повязках.

Как им это удавалось? По словам изобретателя методики, при тренировках включается шестое чувство, которое за отсутствием необходимости в повседневной жизни, находится в спящем состоянии. Человек становится способным видеть на фоне пелены, окутавшей его глаза из-за слепоты.

Эти результаты заинтересовали в последующем таких смелых учёных, как Наталью Бехтереву и Юрия Пытьева. Они продолжили работу с выпускниками школы Бронникова. Был произведён ряд исследований, под руководством Бехтеревой. Учёные регистрировали электроэнцефалограмму в обычном состоянии и с повязкой на глазах. Результаты показали, что при включённом альтернативном зрении, электрическая активность мозга становится более частотной. Судя по всему, мозг запускает иной режим и использует сверхспособности.

Бронников Вячеслав Михайлович

Теперь становится понятно, астральное зрение – это умение видеть и ощущать окружающий объективный мир, предметы сквозь веки или через стену. Причём увидеть можно то, что за спиной.

Исследования подтверждают теорию, что научиться астральному зрению может каждый человек. Не нужны какие-либо суперспособности или врождённый потенциал к ясновидению. Оно всегда было заложено у нас в спящем состоянии. Так же как культурист наращивает массу, можно натренировать в себе астральное зрение.

Прежде чем перейти к практической части важно осознать, что неспроста некоторые аспекты чувств недоступны большинству. Развитие альтернативного видения забавы ради или для корысти, вряд ли принесёт съедобные плоды. Скрытые способности пригодны лишь для высших целей. Целители используют астральное зрение при диагностике своих пациентов. Так можно видеть внутренние органы и ауру человека.

Полезным будет этот навык и для практики самосознания. Чем больше и шире мы познаём мир, тем совершенней становимся.

Развитие

Рассмотрим наиболее эффективные методики, по мнению практикующих. Всё что вам понадобится – это стол со стулом. Сядьте, расслабьтесь, примите медитативное состояние. Важно быть спокойным и ни на что не отвлекаться, сконцентрироваться на своих действиях.

Тренировка со столом

Потрите ладони друг о друга, сосредоточьтесь на ощущении тепла между ними. Поднесите одну руку к поверхности стола, не соприкасаясь с ним, на пару сантиметров выше. Медленно проведите от края до края предмета. Удерживайте внимание на ощущениях под ладонью. Если структура стеклянная, можно почувствовать её прохладу и гладкость, а деревянная будет шероховатой.

На следующем этапе нужно закройте глаза или наденьте повязку, на случай, если возникнет соблазн подсмотреть. Повторять действия из предыдущего упражнения, и когда дойдёте до края столешницы, можно почувствовать границы. Поставьте плоский предмет, к примеру, тарелку. Неспешно проведите рукой, на расстоянии уже в 10 сантиметров. Вы заметите разницу в ощущениях на том месте, где стоит предмет.

Далее, усложните задачу. Идеально, если есть возможность выполнить тренировку в малознакомом помещении. Но и своя комната тоже подойдёт. Цель упражнения – научиться ориентироваться в пространстве с закрытыми глазами. Нужно надеть повязку и медленно передвигаться по комнате, пробовать почувствовать предметы, не натыкаться на них.

Упражнения необходимо выполнять регулярно. Сразу не всё получится. Но если есть желание достигнуть поставленной цели – вы непременно научитесь видеть мир с закрытыми глазами.

Визуализация

Ваша задача — наиболее чётко воссоздать картину происходящего вокруг, по звукам, запахам. Удобно прибегать к ней в повседневности. Необходима лишь возможность для концентрации.

Гуляя по парку, присядьте на скамейку, прислушайтесь к пенью птиц или разговорам прохожих. Визуализируйте с закрытыми глазами, наиболее чёткую картинку – на каком дереве сидит птица, её окрас и размер. Во что одеты проходящие мимо люди, черты лица, и даже на какую тему ведут беседу. Что за цветы издают ароматы, доносящиеся до вас.

Такая практика развивает тонкое восприятие. В дальнейшем, можно научиться лучше понимать людей, улавливать их настроение. Быть более чутким к окружающему миру.

Просматривание

Суть упражнения заключается в том, чтобы понять какой глаз какие предметы видит. Выполняется просматривание следующим образом. Необходимо сосредоточиться на одном объекте и смотреть 10 секунд. После, сконцентрируйтесь на нём только левым глазом и затем правым. При этом оба глаза должны быть открыты, и менять нужно только фокус внимания.

В этом видео астральный паломник, Юрий Гречушкин, расскажет о возможных проблемах:

Когда вы освоили переключение доминирующего глаза, используйте какой-нибудь предмет для медитации. Установите его на расстоянии вытянутой руки. Закройте ладонью один глаз и посмотрите им на предмет. К такому упражнению желателен регулярный подход, оно требует практики, но вы сразу поймёте, когда придёт опыт видения.

Советы йогов

Существует

Ознакомьтесь с 7 лучшими ресурсами для изучения компьютерного зрения

Компьютерное зрение - это междисциплинарная область искусственного интеллекта и информатики, в основном это преобразование данных со статической или видеокамеры в точное представление. Так же, как человеческое зрение, компьютерное зрение также работает над проверкой компьютеров на визуализацию, распознавание и обработку изображений. Компьютерное зрение состоит из трех основных компонентов:

  • Получение изображения : Это первая стадия системы технического зрения.После того, как изображение получено, можно применять различные виды задач обработки для достижения различных задач зрения
  • Обработка изображений : Обработка изображений может быть определена как процедура преобразования изображения в цифровую форму с последующим применением к нему некоторых операций для получения улучшенного изображения
  • Анализ изображений : процесс извлечения значимых деталей из изображения посредством цифровой обработки изображений известен как анализ изображений

Компьютерное зрение, одна из самых оживленных областей искусственного интеллекта, нашло множество вариантов использования в отрасли.Есть много ресурсов, позволяющих быстро освоить компьютерное зрение. В этой статье мы перечисляем 5 лучших бесплатных ресурсов, которые пригодятся при изучении компьютерного зрения. В списке нет определенного порядка.

1 | Руководство по компьютерному зрению для начинающих (Блог)

Этот блог вводного уровня дает вводную информацию для энтузиастов компьютерного зрения, которые хотят изучить предмет с нуля. Описанные здесь процедуры очень точны, чтобы их было легко понять.Он также дает ссылки на другие онлайн-курсы, семинары как для вводного, так и для продвинутого уровня, видео-ссылки на выступления TED, университеты, которые могут быть полезны для изучения компьютерного зрения.

Щелкните здесь, чтобы прочитать.

2 | Изучение OpenCV Гэри Брадски и Адриан Келер (электронная книга)

Эта книга Гэри Брадски и Адриана Келера, профессора-консультанта и старшего научного сотрудника соответственно, является одним из лучших ресурсов для изучения компьютерного зрения.Он содержит простые и понятные описания, простые примеры кода и некоторые объяснения инструментов, которые необходимо улучшить для работы с компьютерным зрением. Он документирует набор инструментов OpenCV, в котором интересные вещи в области компьютерного зрения можно делать многократно без каких-либо хлопот. Алгоритм работы достаточно понятен новичку в разработке и отладке приложений машинного зрения.

Щелкните здесь, чтобы воспользоваться книгой.

3 | Введение в методы и алгоритмы трехмерного компьютерного зрения Богуслав Цыганек (Электронная книга)

Эта книга написана Богуславом Цыганеком, профессором Университета науки и технологий AGH, Польша, и Дж. Полом Зибертом, профессором Университета Глазго, Шотландия, Великобритания.В книге представлены основы программирования. Она немного продвинута по своей природе, поскольку описывает 2D и 3D компьютерное зрение, но как только вы узнаете его основы, книга дает хорошее представление о последних разработках в области компьютерного зрения.

Щелкните здесь, чтобы воспользоваться книгой.

4 | Введение в компьютерное зрение на Udacity (онлайн-курс)

Этот курс ориентирован на новичков в предмете. Этот 4-месячный бесплатный курс содержит подробные сведения об основных методах, которые помогут в практическом применении предмета.Математические решения также находятся в центре внимания наряду с достаточным доступом к таким инструментам, как MATLAB, Python, NumPy и другим. Это учебный материал для самостоятельного обучения, который преподают профессионалы отрасли, и определенно один из лучших.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть материалы курса.

5 | Awesome Computer Vision On Github (онлайн-курс)

Как мы все знаем, GitHub содержит ресурсы от среднего до продвинутого уровня. Этот курс на GitHub охватывает основные детали компьютерного зрения.Он содержит список наборов данных, статей, курсов, учебных пособий и бесед, а также программного обеспечения, которое можно использовать для выполнения компьютерного зрения, что также предлагает практическое изучение предмета.

Смотрите также

Щелкните здесь, чтобы прочитать.

6 | Курс компьютерного зрения Субхрансу Маджи (онлайн-курс)

Этот краткий курс Субхрансу Маджи, доцента Массачусетского университета в Амхерсте, охватывает сложные детали компьютерного зрения.Этот курс содержит слайды с лекциями по различным темам, таким как радиометрия, формирование изображений, фильтрация изображений и многое другое. Его легко узнать и понять тем, кто действительно хочет сделать карьеру в области компьютерного зрения.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть материалы курса.

7 | Видеоурок Альберто Ромай

Загружен видеоурок из 57 лекций Альберто Ромая, в котором пошаговые инструкции четко описаны для начинающих, чтобы они могли понять изюминку компьютерного зрения.Он разделен на различные лекции с широким кругом тем, охватываемых датчиками и формированием изображений, фильтрацией изображений и многим другим. Продолжительность каждого видео варьируется от 7 до 15 минут, что позволяет легко захватить больше внимания.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть видеоурок.

Оставьте свои комментарии ниже

комментария

Если вам понравилась эта история, присоединяйтесь к нашему сообществу Telegram.

Кроме того, вы можете написать для нас и стать одним из 500+ экспертов, которые написали статьи на AIM.Поделитесь своими номинациями здесь.
Амбика Чоудхури

Технический журналист, который любит писать о машинном обучении и искусственном интеллекте. Любитель музыки, сочинения и обучения чему-то нестандартному. Контакты: [email protected]

.

Руководство по изучению и освоению компьютерного зрения в 2020 году | Автор: Инсаф Ашрапов

Этот пост будет посвящен ресурсам, которые, как я полагаю, улучшат ваши знания в области компьютерного зрения и в основном будут основаны на моем собственном опыте.

Перед тем, как начать изучать компьютерное зрение, будет полезно получить знания об основах машинного обучения и Python.

Загляните в мой блог о машинном и глубоком обучении https://diyago.github.io/

Звездные войны: Люк Скайуокер и Дарт Вейдер

Вам не обязательно выбирать его с самого начала, но применять полученные знания можно нужно.

Вариантов особо не много: pytorch или keras (TensorFlow). Pytorch может потребовать больше кода для написания, но дает большую гибкость взамен, поэтому используйте его. Кроме того, большинство исследователей в области глубокого обучения начали использовать pytoch.

Albumentation (увеличение изображения) и катализатор (каркас, высокоуровневый API поверх pytorch) также могут быть полезны, используйте их, особенно первый.

  • Nvidia GPU 10xx + будет более чем достаточно (300 долларов США)
  • Ядра Kaggle - всего 30 часов в неделю (бесплатно)
  • Google Colab - 12 часов сеансов, неизвестные недельные ограничения (бесплатно)

Онлайн-курсы

  • CS231n - это топ онлайн, который охватывает все необходимые основы компьютерного зрения.Онлайн-видео на Youtube. Есть даже упражнения, но решать их не могу. (бесплатно)
  • Fast.ai - это следующий курс, на который следует обратить внимание. Кроме того, fast.ai - это высокоуровневый фреймворк на вершине pytorch, но они слишком часто меняют свой API, а отсутствие документации делает его ненадежным в использовании. Однако теория и полезные уловки просто фантастические, чтобы проводить время за просмотром этого курса. (бесплатно)

Во время прохождения этих курсов я призываю вас применить теорию на практике, применив ее к одной из фреймворков.

Статьи и код

  • ArXiv.org - информация обо всем последнем будет здесь. (бесплатно)
  • https://paperswithcode.com/sota - новейшие достижения в решении наиболее распространенных задач глубокого обучения, а не только компьютерного зрения. (бесплатно)
  • Github - если что-то было реализовано, вы найдете это здесь. (бесплатно)

Книги

Здесь особо нечего читать, но я считаю, что эти две книги будут полезными, независимо от того, какой pytorch или keras вы выберете для использования

Kaggle

Competitions - kaggle - известная онлайн-платформа для различных множество конкурсов по машинному обучению, многие из которых посвящены компьютерному зрению.Вы можете начать участвовать, даже не закончив курсы, потому что с самого начала конкурса будет много открытых ядер (сквозной код), которые вы можете запускать прямо из браузера. (бесплатно)

Star Wars`s Jedi: Yoda

Другой альтернативный путь может быть трудным, но вы получите необходимые знания не только для прогнозирования соответствия, но и для проведения собственных исследований. От Сергея Белоусова aka bes.

Вам просто нужно прочитать и реализовать все статьи ниже (бесплатно). Будет здорово просто их прочитать.

Архитектуры

* AlexNet: https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks
* ZFNet: https://arxiv.org/abs/1311.2901
* VGG16: https://arxiv.org/abs/1505.06798
* ResNet: https://arxiv.org/abs/1704.06904
* GoogLeNet: https://arxiv.org/abs/1409.4842
* Начало: https : //arxiv.org/abs/1512.00567
* Xception: https://arxiv.org/abs/1610.02357
* MobileNet: https://arxiv.org/abs/1704.04861

Семантическая сегментация

* FCN: https : // arxiv.org / abs / 1411.4038
* SegNet: https://arxiv.org/abs/1511.00561
* UNet: https://arxiv.org/abs/1505.04597
* PSPNet: https://arxiv.org/abs/1612.01105
* DeepLab: https://arxiv.org/abs/1606.00915
* ICNet: https://arxiv.org/abs/1704.08545
* ENet: https://arxiv.org/abs/1606.02147

Генеративные состязательные сети

* GAN: https://arxiv.org/abs/1406.2661
* DCGAN: https://arxiv.org/abs/1511.06434
* WGAN: https://arxiv.org/abs/1701.07875
* Pix2Pix: https: // arxiv.org / abs / 1611.07004
* CycleGAN: https://arxiv.org/abs/1703.10593

Обнаружение объектов

* RCNN: https://arxiv.org/abs/1311.2524
* Fast-RCNN: https: // arxiv.org/abs/1504.08083
* Faster-RCNN: https://arxiv.org/abs/1506.01497
* SSD: https://arxiv.org/abs/1512.02325
* YOLO: https://arxiv.org /abs/1506.02640
* YOLO9000: https://arxiv.org/abs/1612.08242

Instance Segmentation

* Mask-RCNN: https://arxiv.org/abs/1703.06870
* YOLACT: https: // arxiv .org / abs / 1904.02689

Оценка позы

* PoseNet: https://arxiv.org/abs/1505.07427
* DensePose: https://arxiv.org/abs/1802.00434

.Альтернативы

Vision и аналогичное программное обеспечение

Переключить навигацию
  • Windows
  • Mac
  • Linux
  • Интернет
  • iPhone
  • Android
  • Производительность
  • Развитие
  • Удаленная работа и учеба
  • Резервное копирование
  • Списки
    • Зарегистрироваться
    • Войти
      • Зарегистрироваться
      • Войти
      • Около
      • Форум
      • Списки
      • FAQ
      • Блог
      • Рекламные предпочтения
    Категории
    • Офис и производительность
    • Развитие
    • Игры
    • Бизнес и коммерция
    • Социальные сети и коммуникации
    • ОС и утилиты
    • Фотографии и графика
    • Образование и справочная информация
    • Безопасность и конфиденциальность
    • Видео и фильмы
    • Аудио и музыка
    • Онлайн-сервисы
    • Удаленная работа и образование
    • Сеть и администратор
    • Новости и книги
    • Обмен файлами
    • Веб-браузеры
    • Резервное копирование и синхронизация
    • Путешествия и расположение
    • Спорт и здоровье
    • Управление файлами
    • Дом и семья
    • Биткойн и криптовалюта
    • Система и оборудование
    • Игровое программное обеспечение
    • Инструменты для CD / DVD
    .

    Два месяца изучения глубокого обучения и компьютерного зрения | Леонард Богдонофф

    Я решил познакомиться с компьютерным зрением и методами машинного обучения. Как веб-разработчик, я нашел эту растущую сферу захватывающей, но у меня не было никакого контекстного опыта работы с этими технологиями. Я отправляюсь в двухлетнее путешествие, чтобы исследовать эту область. Если вы еще не читали, вы можете увидеть здесь Часть 1: От веб-разработки до компьютерного зрения и географии.

    -

    В итоге я начал двигаться, используя любую возможность, которая у меня была, чтобы увлечь себя обучением.Изначально я не зацикливался на изучении машинного обучения, но я хотел вернуться в ритм увлечения предметом. Я начал свой поиск с посещения однодневной академической конференции по криптовалютам, и к тому времени, когда начались дневные занятия, я понял, что машинное обучение и компьютерное зрение были мне гораздо интереснее.

    Начало работы

    Я начал свои исследования как раз в то время, когда была опубликована отличная книга о перекрестном сечении глубокого обучения и компьютерного зрения.Автор, Адриан Роузброк из PyImageSearch.com, составил трехтомный шедевр, посвященный идеям высокого уровня и низкоуровневым приложениям компьютерного зрения и глубокого обучения. Изучая глубокое обучение, я столкнулся с многочисленными объяснениями линейной регрессии, наивными байесовскими приложениями (теперь я понимаю, что я слышал, как это имя произносится так по-разному), изучении случайного леса / дерева решений и всем остальным вещам, которые я забиваю.

    Я провел несколько недель, читая книгу, и ушел с ощущением, что я могу связать все разрозненные сообщения в блогах, которые я читал до сих пор, с массивом математических концепций, абстрактных идей и приложений для практического программирования.Я быстро прочитал книгу и пришел к лучшему пониманию того, как подходить к этой области в целом. Моим самым большим выводом был вывод, что я хотел укрепить свои собственные инструменты и оборудование для создания программного обеспечения компьютерного зрения.

    Аппаратная реализация

    I️ был вдохновлен на создание Raspberry Pi и камеры RPI, которую I️ мог бы использовать для анализа потоков видео. Я не знал, что настройка Raspberry Pi займет утомительно много времени. Изначально я ожидал, что просто начну работать с видеопотоком и обработать видео на моем компьютере.Мне было сложно заставить работать операционную систему Raspberry Pi. Затем, как только я понял, что случилось, я случайно установил не те драйверы образа и неожиданно установил конфликтующее программное обеспечение. Процесс, который, как я изначально думал, будет заполнен обработкой изображений с камеры, в итоге превратился в кошмар для многочасовой отладки.

    До сих пор я осознал, что это огромная часть начала работы с машинным обучением, а «всякое» компьютерное зрение - это отладка.

    Шаг 1.Получите идею.
    Шаг 2. Начните искать инструменты, чтобы сделать это.
    Шаг 3. Установите необходимое программное обеспечение.
    Шаг 4. Погрузитесь в конфликты и неожиданные проблемы с версией пакета.

    https://aiyprojects.withgoogle.com/vision#list-of-materials

    Моим первоначальным источником вдохновения для создания Raspberry Pi была идея создания простого устройства с камерой и сигналом GPS. Идея была основана на размышлениях о том, скольким транспортным средствам в будущем, автономным или автопарковым, потребуется много камер для навигации.Будь то страхование или базовая функциональность, я полагаю, что будет создана и использована тонна видеоматериалов. В этом процессе появятся огромные хранилища медиа, которые останутся неиспользованными и станут богатым источником данных для понимания мира.

    I️ закончил тем, что исследовал возможности компьютерного зрения Raspberry Pi, но так и не получил ничего интересного, как я надеялся. Я обнаружил, что существует множество более дешевых устройств, подобных Raspberry Pi, которые имеют как возможность взаимодействия, так и функции камеры на меньшей печатной плате, чем полноразмерный Raspberry Pi.Затем я понял, что вместо того, чтобы идти по пути аппаратного обеспечения, я мог бы с таким же успехом использовать старый iPhone и разработать какое-нибудь программное обеспечение.

    Моя короткая попытка изучить аппаратный компонент глубокого обучения заставила меня понять, что я должен по возможности придерживаться программного обеспечения. Добавление новой переменной, когда программная часть не решена, только усложняет задачу.

    Инструменты с открытым исходным кодом

    В первый месяц поисков ресурсов по машинному обучению я обнаружил множество инструментов с открытым исходным кодом, которые позволяют очень легко приступить к работе.Я знал, что технологические компании FANG предоставляют множество проприетарных услуг, но я не был уверен, как они конкурируют с альтернативами с открытым исходным кодом. Инструменты распознавания изображений и OCR, которые можно использовать как инструменты SAAS от IBM, Google, Amazon и Microsoft, очень просты в использовании. К моему удивлению, есть отличные альтернативы с открытым исходным кодом, которые стоит настроить, чтобы избежать ненужной зависимости от сервисов.

    Например, несколько лет назад я запустил iOS-приложение для сбора и публикации фотографий граффити.Я индексировал изображения из общедоступных API с изображениями с геотегами, таких как Instagram и Flickr. Используя эти источники, я использовал базовые функции, такие как хэштеги и данные о местоположении, чтобы определить, действительно ли изображения были граффити. Изначально я начал снимать тысячи фотографий в неделю, а вскоре увеличил масштаб до сотен тысяч в месяц. Я быстро заметил, что многие изображения, которые я проиндексировал, не были граффити, а вместо этого были изображениями, которые были бы разрушительными для сообщества, которое я пытался поддерживать. Я не мог предотвратить загрузку в фиды людей некачественных фотографий людей, делающих селфи, или изображений с плохими тегами, небезопасными для работы.В результате я решил закрыть весь проект.

    #graffiti results в instagram

    Теперь, благодаря службам машинного обучения и реализациям с открытым исходным кодом для обнаружения объектов и обнаженной натуры, я могу создать собственный сервис, который легко проверяет каждую из индексируемых фотографий. Раньше, если бы я платил за услугу по проверке качества, я бы заработал сотни, если не тысячи долларов, на оплату API. Вместо этого теперь я могу загрузить AMI из какого-нибудь «data science» AWS box и создать свой собственный API для проверки нежелательного содержимого изображений.Это было для меня недостижимо даже два года назад.

    Обзор

    На высоком уровне, прежде чем пройти этот процесс, я чувствовал, что теоретически разбираюсь в большинстве процессов распознавания объектов и машинного обучения. После того, как я начал процесс соединения точек между всем содержанием машинного обучения, которое я потреблял, я чувствую, что намного лучше понимаю, какие концепции мне нужно изучить. Например, вместо того, чтобы просто знать, что линейная алгебра важна для машинного обучения, теперь я понимаю, как проблемы разбиваются на многомерные массивы / матрицы и обрабатываются в массовых количествах для поиска шаблонов, которые можно представить только теоретически.Раньше я знал, что существует некоторая абстракция между функциями и тем, как они представляются в виде чисел, которые можно сравнивать по ряду оцениваемых элементов. Теперь я более четко понимаю, как измерения в контексте машинного обучения представлены тем фактом, что существует множество факторов, прямо или косвенно связанных друг с другом. Матричная математика, которая гласит, что многомерные аспекты обнаружения и оценки признаков все еще остается для меня загадкой, но я могу понять концепции высокого уровня.

    Ранее неразборчивые графы сетевой архитектуры теперь кажутся доступными.

    Конкретно, чтение книги Адриана Роузброка дало мне представление о том, как расшифровать прямоугольные диаграммы алгоритмов машинного обучения. Распад сетевой архитектуры глубокого обучения теперь в некоторой степени понятен. Я также знаком с наборами данных (MNIST, CIFAR-10 и ImageNet), которые обычно используются для тестирования различных моделей распознавания изображений, а также с различиями между моделями распознавания изображений (такими как VGG-16, Inception и т. Д.).

    Сроки - государственное финансирование

    Одна из причин, по которой я решил, что машинное обучение и компьютерное зрение важно изучать сейчас, связана с концепцией, которую я усвоил из книги: области с крупными государственными инвестициями в исследования находятся на пути к появлению огромных инноваций. В настоящее время на исследовательские программы в виде грантов и стипендий тратятся сотни миллионов долларов в дополнение к конкретному финансированию, выделяемому программам для конкретных проектов, связанных с машинным обучением.

    Пример применения алгоритма pix2pix к «кошачью». https://distill.pub/2017/aia/

    В дополнение к государственным расходам, похоже, растет число общедоступных исследований частных организаций. Существующие в настоящее время формы исследований, проводимые крупными технологическими компаниями и государственными фондами, продвигают вперед всю область машинного обучения. Я лично никогда не видел такой концентрации общественных проектов, финансируемых частными учреждениями в форме публикаций, таких как Distill.паб и коллективы, такие как фонд OpenAI. Их работа не имеет себе равных.

    Действующие задачи

    Просматривая прочитанные материалы, я понимаю, что моя память уже подрывает меня. С этого момента я собираюсь читать больше, ориентированное на действия. Сейчас у меня есть коробка с графическими процессорами, с которой я могу работать, поэтому я не чувствую никаких ограничений в отношении обучающих моделей и работы с наборами данных.

    Совсем недавно я посетил большую конференцию по науке о пространственных данных, организованную Carto.Там я очень хорошо осознал, как много я не знаю в области науки о пространственных данных. Перед конференцией я просто называл все поле «данные о местоположении на карте».

    Я буду продолжать прилагать усилия, чтобы встречаться с разными людьми, которых я найду в Интернете, со схожими интересами. Я уже смог сделать это с людьми, которых я нашел, которые живут в Нью-Йорке и написали сообщения Medium, относящиеся к моему текущему поиску. Совсем недавно, изучая, как создать коробку с графическим процессором, я смог встретить за завтраком другого исследователя машинного обучения.

    К середине января я хотел бы ознакомиться с техническими схемами обучения модели на основе изображений граффити. Я думаю, что, по крайней мере, я хочу иметь набор изображений для работы, метки для связывания изображений и процесс перекрестной проверки неиндексированного изображения с обученными метками.

    .

    Смотрите также