TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1106 · 12.06
Две новости последних дней: 1. Гильдия актёров озвучки видеоигр в США закончила годовую забастовку, выбив себе особые условия по использованию их голосов в ИИ 2. Крупнейшие медиагиганты Disney и Universal подали в суд на Midjourney за незаконное использование их изображений в обучении нейросети Обычно в таких темах люди делятся на две группы. Одна говорит, что ИИ обучается как и человек, только быстрее, поэтому подобные запреты приближаются по смыслу к запрету людям обучаться на работах других людей, что немыслимо. Другая говорит, что ИИ комбинирует кусочки существующих данных, просто очень хитрым образом, но всё равно это нарушение, потому что человек тоже не может вырезать кусок чужого изображения и где-то его использовать, не имея на это прав. Я считаю, что у нас на лицо сценарий романа Стругацких «Далёкая радуга» — человечество кинулось лавинообразно исследовать и расширять некоторое явление, для которого не изучены последствия и не выработаны правила и меры предосторожности. У нас нет ни хорошей юридической практики обращения с нейросетями, ни защиты от возможного коллапса экономики из-за потери сотен тысяч рабочих мест, ни контроля за данными в интернете, которые постепенно превращают поисковые выдачи текста, картинок и видео в неконтролируемый мусор. Да, корпорациям очень хочется понастроить себе датацентров с ИИ, чтобы выгнать людей и не платить зарплаты. Иронично, что другие крупные корпорации сейчас этому частично противятся, но, я вас уверяю, тому же Диснею абсолютно плевать на своих художников, и они тоже с радостью заменят их на тот же Midjourney, как только нейросети поднимутся ещё на пару градаций по качеству и предсказуемости. Окей, когда ИИ заменит программистов, никто не будет особо горевать из-за исчезновения дорогих зажравшихся айтишников-выскочек. Но с художниками ситуация сложнее. В теории мы рискуем потерять огромный пласт человеческой культуры, потому что работа людей-художников перестанет цениться, а сами художники не смогут эффективно презентовать себя в потоке нейрошлака. И с этой позиции конкретно сейчас Дисней с Юниверсалом делают благое дело. Вот только, по-видимому, они сильно опоздали. #life
Hashtags
Търсене: #matplotlib
@djangoproject · Post #127 · 31.08.2016 г., 15:27
http://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn #Machine#Learning in Python Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib Open source, commercially usable - BSD license
@djangoproject · Post #423 · 26.08.2017 г., 08:39
http://scitools.org.uk/iris/docs/latest/userguide/index.html Iris seeks to provide a powerful, easy to use, and community-driven Python library for analysing and visualising #meteorological and #oceanographic data sets. With Iris you can: Use a single #API to work on your data, irrespective of its original format. Read and write (CF-)netCDF, GRIB, and PP files. Easily produce graphs and maps via integration with #matplotlib and #cartopy.
@djangoproject · Post #424 · 26.08.2017 г., 08:43
http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/index.html Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation as easy as possible. #Cartopy makes use of the powerful #PROJ.4, #numpy and #shapely libraries and has a simple and intuitive drawing interface to #matplotlib for creating publication quality maps. Some of the key features of cartopy are: object oriented projection definitions point, line, vector, polygon and image transformations between projections integration to expose advanced mapping in matplotlib with a simple and intuitive interface powerful vector data handling by integrating shapefile reading with Shapely capabilities
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
@djangoproject · Post #130 · 31.08.2016 г., 15:39
http://matplotlib.org/ #matplotlib is a python #2D#plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. matplotlib can be used in #python scripts, the python and #ipython shell (ala MATLAB®* or Mathematica®†), web application servers, and six #graphical user interface toolkits. screenshots
@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o #Machine_Learning With Python – Introduction #Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation #Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more #Pandas – package for data handling #Matplotlib – package for data visualization (graphs) #Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs #Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more
@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57
https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags