Главная
>
Смешные картинки
>
нейронные сети
нейронные сети
Подписчиков: 1341 Сообщений: 25623 Рейтинг постов: 407,283.7
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.
DeepFakes нейросеть трамп песочница политоты удалённое политика
В продолжении этого поста Нейросеть научили менять лица в роликах у порноактрис
Исходники и инструкции по обучению нейросети для замены лиц:
https://www.reddit.com/r/deepfakes/comments/7jqvny/release_face_swap_model_tool/
https://www.reddit.com/r/deepfakes/comments/7jyqxz/example_quick_test_script/
https://www.reddit.com/r/deepfakes/comments/7kfva4/face_alignment_with_dlib/
https://www.reddit.com/r/deepfakes/comments/7lae4c/face_alignment_scripts_based_on/
Народ пока осваивается с сетью и задает технические вопросы.
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
путин песочница политоты гусь нейронные сети песочница удалённое политика
Что если бы Путин был бы гусем?
нейронные сети остаграм ostagram Медведев песочница политоты Дмитрий Пожарский песочница политика
Очередной мой эксперимент с нейросетью. Ждал ждал чего угодно, но только не такого:
нейронные сети песочница политоты deepdream острый перец Я Ватник разная политота политика
Привет мой юный друг.
В Ынторнетах набирает популярность новая забава.
Что это такое ты можешь понять загуглив Deepdream или нейронная сеть Google
Как-же делать эти картинки ? Несколько простых путей :
Если есть Питон и ты немного его знаешь, то берешь код отсюда
https://github.com/google/deepdream
и прогоняешь изображения.
http://psychic-vr-lab.com/deepdream/
http://deepdreams.zainshah.net
но там уже огромные очереди на обработку, процесс ресурсоёмкий.
Ещё один из способов , сайт : http://130.211.73.158/static/#/ но
Так что дерзайте. =)
Зы : ещё немного обработанных вещей.
Развлекайтесь =)
Смотрите ещё
