Diskuze: Tvorba UI
Člen
Zobrazeno 11 zpráv z 11.
K personalizaci obsahu a reklam, poskytování funkcí sociálních médií a analýze naší návštěvnosti využíváme soubory cookie. Informace o tom, jak náš web používáte, sdílíme se svými partnery pro sociální média, inzerci a analýzy. Partneři tyto údaje mohou zkombinovat s dalšími informacemi, které jste jim poskytli nebo které získali v důsledku toho, že používáte jejich služby.
Používáme nezbytné cookies pro fungování webu a s tvým souhlasem také analytické a marketingové cookies.
Zajišťují základní funkce, bezpečnost a služby, které sis vyžádal. Nelze je vypnout.
| Služba | Poskytovatel | Účel | Cookies a úložiště | Doba uložení |
|---|---|---|---|---|
| ITnetwork | ITnetwork | Provoz webu, relace, přihlášení a uložení nastavení cookies. | PHPSESSID, auth_token, sid, itn_consent_impression, __Host-itn_consent | Relace až 1 rok |
| Google Tag Manager | Správa značek a načítání měřicích nástrojů webu. | Žádné | Neukládá se | |
| Google Fonts | Načítání typografie webu. | Úložiště řízené poskytovatelem | Dle podmínek poskytovatele | |
| Google Hosted Libraries | Načítání potřebných knihoven a stylů webu. | Úložiště řízené poskytovatelem | Dle podmínek poskytovatele | |
| Google reCAPTCHA | Ochrana formulářů a webu před zneužitím. | _GRECAPTCHA, rc::a, rc::b, rc::c, rc::f | Relace až 180 dní | |
| YouTube | Přehrávání vloženého video obsahu. | localStorage, IndexedDB; cookies after playback interaction | Relace až trvalé úložiště | |
| Vimeo | Vimeo | Přehrávání vloženého video obsahu. | __cf_bm, _cfuvid, vuid, localStorage, IndexedDB | Relace až 2 roky |
| Facebook Login | Meta | Přihlášení pomocí účtu třetí strany. | Úložiště řízené poskytovatelem | Relace až 1 rok |
| GoPay | GoPay | Zpracování uživatelem vyžádané platby. | Úložiště řízené poskytovatelem | Dle podmínek poskytovatele |
Pomáhají nám porozumět používání webu a zlepšovat ho.
| Služba | Poskytovatel | Účel | Cookies a úložiště | Doba uložení |
|---|---|---|---|---|
| Google Analytics 4 | Měření návštěvnosti a používání webu. | _ga, _ga_* | Až 2 roky | |
| Microsoft Clarity | Microsoft | Měření návštěvnosti a používání webu. | _clck, _clsk, _cltk | Relace až 1 rok |
Slouží k měření kampaní, personalizaci reklamy a marketingové komunikaci.
| Služba | Poskytovatel | Účel | Cookies a úložiště | Doba uložení |
|---|---|---|---|---|
| Google Ads | Měření kampaní, reklama a remarketing. | _gcl_au, _gcl_ls | Relace až 90 dní | |
| Meta Pixel | Meta | Měření kampaní, reklama a remarketing. | _fbp, _fbc, localStorage | Až 90 dní |
| Sklik | Seznam.cz | Měření kampaní, reklama a remarketing. | retargeting, sid, szn:* | Relace až trvalé úložiště |
| LinkedIn Insight | Měření kampaní, reklama a remarketing. | bcookie, li_gc, lidc, __cf_bm | Relace až 1 rok | |
| Ecomail | Ecomail.cz | Měření kampaní, reklama a remarketing. | ecmid, Úložiště řízené poskytovatelem | Dle podmínek poskytovatele |
| Atribuce kampaní ITnetwork | ITnetwork | Přiřazení návštěvy a objednávky ke kampani. | campaign_clid[*], user_session_context | Až 1 rok |
Neuronové sítě mají +- přirozenou podporu v matlabu. Obsahuje dokonce průvodce (GUI), které ti dovolují neuronovou síť pro konkrétní účel vytvořit (nprtool pro rozpoznávání vzorů, nftool pro aproximaci funkcí a bude toho asi trošku víc).
Určitě ale budou existovat i knihovny pro "standartnější" programovací jazyky, jen jejich použití nemusí být tak intuitivní jako v matlabu, který je více určen na matematickou práci. V jeho dokumentaci bys také mohl najít nějaké příklady.
Moc si cenim tvych informaci, ale myslim ze to jde mimo me otazky..
Aha
. Tak zkusím
odpovědět:
...muzu se zeptat?.... Da se brat za rekneme "lehci" UI treba program, ktery ma nejakou databazi napr. Slozky s nazvy 1-100 a ja tomu programu "reknu" aby mi vyhledal slozku 37 a on mi ji najde....?
Nejjednodušší je použít Python díky současné podpoře.
scikit-learn obsahuje implementaci FFNN - nejjednodušší typ neuronky, a
dokonce i Bernoulli-RBM - generativní modelování.
Jinak používám TensorFlow, který umožní vytvoření RNN nebo CNN modelu
skoro na jednu řádku a vlastní architekturu na několik málo řádků.
Obvykle se pak kombinuje TensorFlow a scikit-learn pro přípravu dat a
matplotlib pro vizualizace a diagnostiku, pokud nestačí vestavěná.
Návodů je velká spousta, jenom na youtube jich jsou tisíce, přes
přednášky a novinky až po tutoriály, kde se to snaží vysvětlovat bez
znalostí matematiky a statistiky.
TensorFlow, scikit-learn, Torch, Theano, DeepLearning4J obsahují spoustu
tutoriálů a hodně lidí bloguje a píše návody.
Tvojí poslední otázce moc nerozumím, myslíš udělat NN, která zpracuje
přirozený text?
To nespadá pod "primitivní" ukázky, ty se obvykle týkají mnohem
jednodušších funkcí jako je NXOR.
Ahoj Martine, perceptron není neuron. Neuron je nelineární jednotka s kapacitou, zatímco perceptron je lineární funkce s garantovanou konvergencí nad lineárně separovatelným prostorem.
Nevim co je to to NN...jinak myslim ze otazku jsem popsal dobre, ale asi moc lajcky...
Dík za upřesnění. Já jsem z teorie probírané na MFF nabyl dojmu, že perceptron může být chápán jako případ neuronu s příslušně definovanou přenosovou funkcí.
Nevim co je to to NN...jinak myslim ze otazku jsem popsal dobre, ale asi moc lajcky...
NN znamená neuronová síť (neural network).
Na tvoje otázky ti myslím bylo odpovězeno – na tu první i konkrétně (Python, matlab), na tu druhou méně konkrétně ("je toho spousta, stačí jen hledat, není to nijak zašité").
Slozky s nazvy 1-100 a ja tomu programu "reknu" aby mi vyhledal slozku 37 a on mi ji najde....?
Tohle se obvykle řeší jinými prostředky než umělou inteligencí, protože ten problém je v běžném případě příliš jednoduchý; souborové systémy na jeho řešení používají vhodné datové struktury (např. B stromy). Pokud máš tedy na mysli opravdu jen problém zjištění, zda určitá složka existuje.
Tohle se obvykle řeší jinými prostředky než umělou inteligencí, protože ten problém je v běžném případě příliš jednoduchý; souborové systémy na jeho řešení používají vhodné datové struktury (např. B stromy). Pokud máš tedy na mysli opravdu jen problém zjištění, zda určitá složka existuje.
U te otazky me spise zajimalo zda se to da brat jako nejaka forma UI....
Já bych to jako formu UI nebral. I kdyby to forma ale byla, považuji zrovna tento problém za velmi pšatný příklad UI (pokud je příklad UI to, co hledáš).
Co považuji třeba za dobrý příklad (a "programoval" jsem jej do školy), je UI rozpoznávající rostliny na základě vlastností jejich listů. Nebo třeba UI, která dokáže rozpoznat, zda obrázek na vstupu je písmeno, případně jaké (takové velmi jednoduché OCR, řekněme).
Myslím, že obecně se ti neuronky budou hodit v případě, kdy přesně nevíš, jak problém řešit, protože ti je známá jen omezená množina vstupních dat (např. máš 100 druhů rostlin, od každého 8 ukázek listů), ale musíš se nějak vypořádat i s tobě neznámými vstupy (další listy od známých druhů rostlin), i když vlastně ani nevíš jak (nedokážeš přesně popsat, jak listy pro určitý druh rostliny vypadají, jen víš, že vypadají "nějak takhle"). Pokud bys přesně věděl jak (a nebylo by náročné to naprogramovat), nemá použití UI moc smysl.
Zobrazeno 11 zpráv z 11.
