Нейросеть научилась отделять названия метал-групп от имен мультяшных пони
Новости
Автором проекта является Джанелль Шейн, ранее создавшая генератор названий крафтового пива и костюмов на хэллоуин. Новая нейросеть обучалась двумя методами и выдала разные результаты.
2К открытий2К показов
Исследовательница Джанелль Шейн (Janelle Shane) создала нейросеть для распознавания названий метал-групп и имен персонажей мультфильма «My Little Pony». Два метода обучения дали результаты с разной степенью точности.
Нейросеть и наборы слов
В базу данных для обучения вошли 18 700 названий музыкальных групп и 1300 имен пони. Они были сгенерированы нейронными сетями из других проектов Джанелль.
Сначала нейросеть была обучена при помощи инструмента для классифицирования объектов платформы IBM Watson. Алгоритм осознал, что определяя любой текст как название группы, точность всегда достигает 94 %. В итоге он посчитал, что имя Cheeze Breeze похоже на название группы на 81 %.
Исследовательница решила проблему, обучив нейронную сеть на базе равного соотношения названий и имен. Результаты стали более логичными: Dragonred of Blood оказался на 100 % «металлическим» наименованием, а Cherry Curls — идеальным именем мультяшного пони.
После обучения при помощи модуля textgenrnn алгоритм начал давать более уверенные ответы. Pinky Doom была распознана как металл-группа с точностью 99 %, а Strike Berry — как 100 % пони.
Классификатор также был протестирован на обычных словах и персонажах «Звёздных войн». Изучить все результаты работы можно, заполнив форму и получив их на электронную почту.
Джанелль Шейн часто проводит необычные эксперименты с нейросетями. В апреле 2017 года она создала генератор комплиментов, а через год представила SkyKnit для создания узоров для вязания.
2К открытий2К показов
Лучшие курсы по искусственному интеллекту. Полный рейтинг вариантов обучения для программистов: бесплатные и платные курсы, а также онлайн-уроки по ИИ от ведущих школ
Собрали для вас нейросети, которые напишут код, проверят его на ошибки и объяснят, что работало неправильно. А еще помогут с локализацией приложений и научат чему-то новому.
Полтора года работы над проектом с десятками нейронных сетей позволили собрать ценные лайфхаки по внедрению, оптимизации и совместимости моделей. Статья помогает понять, как избежать распространённых ошибок и найти решения текущий проблем.
Простое объяснение работы нейронных сетей и искусственного интеллекта. Что такое ИИ, машинное обучение, LLM и Deep Learning, как они развивались и где применяются сегодня.