Результаты поиска по запросу «
Эро нейросетей
»
Украина математика наука нейросети песочница политика
Влияние политических настроений на результаты экзаменов абитуриентов
Привет, реактор.
Я - математик. Занимаюсь статистикой и машинным обучением. Затрону весьма холиварную тему: "Влияние политического окружения на результаты экзаменов абитуриентов" (Украина). Никаких формул и выкладок тут не будет - только результаты исследования.
Представим среднего абитуриента Васю Пупкина с Украины, например, проживающего во Львовской области. Вася поступал в университет в 2016 году и сдавал кучу предметов на ЗНО (аналог ЕГЭ ), но основные предметы, которые нас интересуют: Математика и Украинский язык. Результаты экзаменов представляют из себя 2 числа, каждое из которых от 100 до 200 (для удобствая сжал их на отрезок от 0 до 1). Так как Вася из Львовской области, он жил в характерном политическом окружении той области: родители, друзья, знакомые, которые поддерживали те либо иные партии. Политическое окружение Василия описывается пятью числами (весами, которые в сумме дают 1) - то, сколько набрали политические течения на парламентских выборах Украины 2014 года. А именно:
- Проукраинская, партии: БПП, Батьківщина, Народний фронт, Самопоміч.
- Радикальная, партии: Свобода, Радикальна партія Олега Ляшка.
- Оппозиционная: Опозиційный блок.
- Малые партии - те, которые не преодолели барьер.
- Не пришли на выборы.
В результате мы получили первый объект - Васю из Львовской области, которого мы описываем числами: (Математика, Украинский язык, плотность проукраинского окружения, радикального, оппозиционного, малых партий, не посещавших выборы)
Дальше педставим, что у нас около 200 000 таких абитуриентов из разных областей, с разными балами ЗНО и разными весами, так как все из разных областей.
Теперь сама задача: Вот есть у на таких 200 000 счастливцев, которые пробовали поступать в университет в 2016 году. А теперь мы хотим построить кривые зависимостей знаний Украинского языка от математики, но с учётом политических настроений 2014 года. Более проще - кто более заинтересован в изучении языка - оппозиционеры или радикалы? У кого больше средний бал по математике - у проукраинцев или у тех, кто не ходил на выборы. И кто пасёт задних? Как видите, тематика весьма холиварная. Обратите внимания, я не говорю: "Кто тупее?".
Дальше считаем что результаты по математике - то, что описывает интерес к обучению, а кривая зависимости математика-язык (которые я построю) - только лишь интерес к изучении украинского языка.
Важно заметить, что нам не обязательно точно знать в каком окружении воспитывался абитуриент. Достаточно знать только пропорции настроений его окружения.
Немного про модель - я использовал многослойную нейронную сеть и минимизировал квадрат средней ошибки (MSE). В результате подбора оптимальных кривых для описания данных MSE будет уменьшаться.
И самое главное - результаты моделирования:
Перед вами: много голубых точек - это абитуриенты, разноцветные линии - это зависимости знания языка от математики и политических убеждений, разноцветные точки внизу- это средние результаты по математике.
Жёлтые - проукраинцы, Красные - радикалы, Синие - оппозиционеры, Серые - малочисленные партии, чёрные - не ходили на выборы.
По оси х - знания по математике от 0 до 1 (слева на право). По у - знание языка от 0 до 1 (снизу вверх).
Как оказалось - лучше всего знают язык те, кто настроен на украинскую позицию. Дальше - оппозиционеры, они визуально только лишь немного ниже. Средние результаты у тех, кто не ходил на выборы или голосовал за малочисленные партии. И в самом низу (неожиданно!) - радикалы.
Кто же лучше всего знает математику? Абитуриенты из оппозиционно настроенных слоёв населения. Дальше - проукраинцы, и те, кто не голосовал. И левее всех - не посещавшие и радикалы.
И небольшая вишенка на торт: заметьте, в правом нижнем углу мало точек - это абитуриенты, которы знают хорошо математику, но плохо сдали язык. Оказывается, что если человек понимает сложную науку - математику, то выучить язык для него не проблема.
Теперь посмотрим в левый верхний угол. Это - те, кто знает отлично язык, но плохо - математику. И да, их много. Вывод: знание языка слабо влияет на знание математики.
Если есть вопросы - пишите в коментарии
Спасибо за внимание.
geek нейронные сети gif geek новости Медведев политика
Нейросеть научили создавать 3D-модели лиц всего по одной фотографии.
То, что совсем недавно требовало серьёзной работы, искусственный интеллект теперь делает за пару секунд.Создание 3D-реконструкции лица человека всегда было фундаментальной проблемой для компьютерного зрения. Обычно машине требовалось по меньшей мере несколько фотографий с разных ракурсов и много других входных данных для построения объёмных моделей, но даже в этих случаях результат получался не идеальным.
В Университете Ноттингема смогли избавиться от ошибок и ограничений, обучив свёрточную нейронную сеть (архитектура таких нейросетей нацелена на распознавание изображений) на большом количестве двухмерных изображений и трёхмерных моделей и сканов. Как пояснили исследователи, они добились того, что алгоритму требуется всего одно изображение человека, причём система сможет построить модель с разными позами и эмоциями и даже если часть лица не видна. По словам учёных, они использовали простую архитектуру прямой регрессии объёмного изображения от единственного двухмерного снимка.
Проверить работу искусственного интеллекта можно на сайте исследователей. С 7 сентября пользователи сети загрузили 210 тысяч лиц и просмотрели объёмные модели почти полмиллиона раз. Разработчики обещают удалять все изображения и 3D-маски через полчаса после загрузки и никогда не использовать их вновь.
Ссылка на сервис
http://www.cs.nott.ac.uk/~psxasj/3dme/index.php
нейронные сети остаграм ostagram Медведев песочница политоты Дмитрий Пожарский песочница политика
Очередной мой эксперимент с нейросетью. Ждал ждал чего угодно, но только не такого:
Эротика феминистка жопа политика
https://t.me/sotaproject/53019
Никаких плашек не будет, разумеется. Минюст, лови жопу!» – заявила представительница «Феминистского антивоенного сопротивления» Дарья Серенко в ответ на ее признание иноагентом.
Ранее иноагентом было признано и само движение, куда она входит.
