ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਟਿੰਡਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ 13 ਕੁੜੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚੁੱਕਣਾ ਹੈ

*ਬਿਲਕੁਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਲਈ। ਆਪਣੀ ਪਿਆਰੀ ਪਤਨੀ ਦੀ ਥੋੜੀ ਜਿਹੀ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਿਗਾਹ ਦੇ ਹੇਠਾਂ.

ਟਿੰਡਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ ਲਈ ਸ਼ਾਇਦ ਕੋਈ ਸਧਾਰਨ ਕਾਰਜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਵਾਈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਉਂਗਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਸੰਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁੜੀਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੋੜੇ ਦੀ ਚੋਣ ਵਿੱਚ ਵਹਿਸ਼ੀ ਤਾਕਤ ਦਾ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਲਾਗੂਕਰਨ।

ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਕਾਰਡ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਦਾ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੋ ਕੁਝ ਬਚਿਆ ਹੈ ਉਹ ਮੇਰੀ ਪਤਨੀ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਮੋਟੀ ਔਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।

ਡੇਟਿੰਗ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲ ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ?

ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਰੋਤ ਸੀ - ਐਸ਼ਲੇ ਮੈਡੀਸਨ. ਖਾਸ, ਨਾਅਰੇ ਦੇ ਨਾਲ “ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਛੋਟੀ ਹੈ। ਕੋਈ ਅਫੇਅਰ ਹੈ।" ਮੁੱਖ ਦਰਸ਼ਕ ਵਿਆਹੁਤਾ ਪੁਰਸ਼ ਹਨ ਜੋ ਪਾਸੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਅਫੇਅਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਮੁਦਰੀਕਰਨ ਵੀ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ - ਮਿਆਰੀ "ਪਸੰਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਲਈ ਪੁਆਇੰਟ ਖਰਚ ਕਰੋ" ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਟਰੇਸ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਖਾਤੇ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਲਈ $19 ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ।

2015 ਵਿੱਚ, ਸਾਈਟ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੀਕ ਹੋ ਗਈ ਅਤੇ 60 GB ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਜਨਤਕ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋ ਗਿਆ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਬਾਹ ਹੋਏ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸ ਲੀਕ ਨੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ. ਮੈਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸ਼ੱਕ ਸੀ ਕਿ ਡੇਟਿੰਗ ਸਾਈਟਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਦਮੀ ਸਨ, ਪਰ ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿਚ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਦਿਲਚਸਪ ਨਿਕਲਿਆ. ਪੱਤਰਕਾਰ ਐਨਾਲੀ ਨਿਊਟਜ਼ ਲੀਕ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ 5 ਮਿਲੀਅਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਸਿਰਫ 12 ਅਸਲ ਕੁੜੀਆਂ ਦੇ ਖਾਤਿਆਂ ਵਰਗੇ ਸਨ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਨ। ਬਾਕੀ ਸਿਰਫ਼ ਬੋਟ ਸਨ ਜੋ ਪੁਰਸ਼ ਮਹਿਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਸਨ।

ਮਰਦ ਖਾਤਿਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਸਰੋਤ ਲਈ, ਸਗੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹੋਰ ਡੇਟਿੰਗ ਸਾਈਟਾਂ ਲਈ ਵੀ ਆਮ ਹੈ। ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਇਸ ਅਣਉਚਿਤ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਲੜਕੀ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ ਦੀ ਇਸ ਭੀੜ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਇਕ ਪਾਸੇ ਛੱਡ ਦੇਈਏ, ਪਰ ਇਹ ਤੱਥ ਨਿਰਵਿਘਨ ਹੈ ਕਿ ਸਪਲਾਈ ਅਤੇ ਮੰਗ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁੜੀਆਂ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿਚ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ।

ਟਿੰਡਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

ਲਿੰਗ ਸਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਆਦਰਸ਼ ਵਹਿਸ਼ੀ ਬਲ

ਇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਤੀ ਜਾਣੂ ਦੀ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਹੈ। ਦੋ ਸਵਾਈਪਾਂ ਦਾ ਇਤਫ਼ਾਕ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕੋ ਲਿੰਗ ਅਸੰਤੁਲਨ ਇਸ ਤੱਥ ਵੱਲ ਖੜਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੁੜੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਦਰਜਨਾਂ ਮੈਚ ਹੋਣਗੇ. ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੂਜੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਕੋਈ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ।

ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਸਵਿਮਸੂਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੋਟੋ 'ਤੇ ਜਾਂ ਇੱਕ ਫੈਸ਼ਨੇਬਲ ਰੰਗੀਨ ਕਾਰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਡੇਢ ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਨਜ਼ਰ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮੌਕਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਬ੍ਰਹਮ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਪਣਾ ਕੇ ਆਪਣੇ ਮੌਕੇ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ ਚਾਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ r-ਰਣਨੀਤੀ ਕੁਝ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਵਿੱਚ. ਸਾਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਜਨਨ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਬਰਦਸਤੀ ਜ਼ੋਰ ਦੇਵਾਂਗੇ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਵਧਾਵਾਂਗੇ। ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ-ਕਦੇ ਭੋਜਨ ਅਤੇ ਨੀਂਦ ਦੁਆਰਾ ਵਿਚਲਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਵਾਈਪ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਉਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓਗੇ ਜੋ ਕੁੜੀਆਂ ਜਾਂ ਪੁਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਵਾਦ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ। ਛੋਟੇ redheads ਜ ਲੰਬੇ brunettes - ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਕੋਈ ਵੀ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਹੈ ਉਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਸਮਾਨ ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ Instagram ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੋਸ਼ਲ ਨੈਟਵਰਕ ਹੋਵੇ। ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਨੈਟਵਰਕ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ.

ਚਲੋ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ ਟਿੰਡਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ. ਟਿੰਡਰ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ "ਪਸੰਦ" ਫੰਕਸ਼ਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੀਮਤ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਘੇਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੀਆਂ ਜੀਵਿਤ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ. ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਸਧਾਰਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ:

from skimage.io import imread, imsave, imshow, show
import matplotlib.pyplot as plt
import pynder
from helpers import get_access_token, get_login_credentials
from io_helper import save_image

email, password, FBID = get_login_credentials()
FBTOKEN = get_access_token(email, password)
session = pynder.Session(facebook_token=FBTOKEN)

while True:
    users = session.nearby_users()
    for user in users:
        photos = user.get_photos()
        print("Fetched user photos..")
        for photo in photos:
            print(photo)
            image = imread(photo)
            imshow(image)
            show()

            input_string = "Write 1 to like. Write 2 to dislike."
            ans = str(input(input_string)).lower()

            if ans == "1":
                save_image(image, photo, True)
            else:
                save_image(image, photo, False)

ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਦੋ ਬਟਨਾਂ ਨਾਲ ਜਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੋ ਸਕੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਮਾਰਕ ਅਪ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਵੇਗਾ। ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਇਸ ਤੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਵਰਕਜ਼ੂਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੇ ਪਿਛੜੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਡਾਊਨਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਇਹ ਇਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੁੱਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

Traceback (most recent call last):
  File "img_scrape.py", line 4, in <module>
    from helpers import get_access_token, get_login_credentials
  File "/home/someone/tmp/TinderAutomation/helpers.py", line 1, in <module>
    import robobrowser
  File "/home/someone/tmp/TinderAutomation/venv/lib/python3.6/site-packages/robobrowser/__init__.py", line 3, in <module>
    from .browser import RoboBrowser
  File "/home/someone/tmp/TinderAutomation/venv/lib/python3.6/site-packages/robobrowser/browser.py", line 8, in <module>
    from werkzeug import cached_property
ImportError: cannot import name 'cached_property'

ਇਸ ਲਈ, requirements.txt ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਨੂੰ Werkzeug==0.16.1 ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ.
ਦੂਜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਬਹੁਤ ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਹੈ. ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਤੋਂ ਮਿਆਰੀ ਵਿਧੀ ਮੇਰੇ ਲਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਸੀ, ਪਰ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕੰਸੋਲ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਮਯਾਬ ਰਿਹਾ. ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, 'ਤੇ ਜਾਓ ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਅਤੇ ਵਿੱਚ POST ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ www.facebook.com/v2.6/dialog/oauth/confirm?dpr=1. ਅੰਦਰ ਅਸੀਂ 'ਐਕਸੈਸ_ਟੋਕਨ' ਲੱਭਦੇ ਹਾਂ। ਕਿਸੇ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ, ਪਰ ਫਿਰ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਲੱਭ ਲਿਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਕੋਡ ਕੀਤਾ।

ਡਾਟਾਸੈਟ ਲੋੜਾਂ

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਕਈ ਮੁੱਖ ਲੋੜਾਂ ਹਨ:

1. ਅਨੁਕੂਲਤਾ
2. ਇਕਸਾਰਤਾ
3. ਵੱਖ ਵੱਖ

ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 10000 ਫੋਟੋਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਂ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਤੁਰਕ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਫੀਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਮਾਰਕਅੱਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਬੋਟ ਚੰਦਰਮਾ ਦੇ ਚਿਹਰੇ ਵਾਲੀਆਂ ਏਸ਼ੀਆਈ ਕੁੜੀਆਂ ਜਾਂ ਭਾਰਤੀ ਜੜ੍ਹਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਬਰਾਬਰ ਦੀਆਂ ਸੁੰਦਰ ਕੁੜੀਆਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰੇ? ਫਿਰ ਵੀ, ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੇ ਸੁਆਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਾਲ ਕੋਈ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸਾਰੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੋਣਾਂ ਅਤੇ ਰੋਸ਼ਨੀ ਤੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ. ਗਲਾਸ, ਪਹਿਰਾਵੇ, ਸਵਿਮਸੂਟ ਅਤੇ ਸਕੀ ਸੂਟ ਵਿੱਚ. ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਬਰਾਬਰ ਹਿੱਸੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ "ਸਕਿਊਡ" ਡੇਟਾਸੈਟ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨਾਲ ਪਤਲਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੋਰ ਆਕਰਸ਼ਕ ਜੋੜਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਏਗੀ, ਜਾਂ ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਕਅੱਪ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋਗੇ. ਮੈਨੂੰ ਲਗਭਗ 60% ਸੁੰਦਰ ਚੀਜ਼ ਮਿਲੀ. ਜਾਂ ਤਾਂ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਮੈਂ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਹਾਂ ਅਤੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸੁੰਦਰ ਕੁੜੀਆਂ ਹਨ.

ਮੈਂ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਵੀ ਨਹੀਂ ਛੱਡਦਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਬੋਟ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਬੋਟ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਹੋਰ ਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕਤਾ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਟੈਗ ਕੀਤੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਦਾ ਝੁੰਡ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਬਹੁਤ ਮਿਸ਼ਰਤ ਹਨ। ਦਿਨ ਵੇਲੇ, ਰਾਤ ​​ਵੇਲੇ, ਪਿੱਛੇ ਤੋਂ ਅਤੇ ਹੋਰ। ਅਫ਼ਸੋਸ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਉਲਟ ਕੋਣ ਤੋਂ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣਾ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਨਮੂਨਾ ਬਹੁਤ ਅਸਮਾਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ "ਚੁੱਪ" ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਚਿੰਨ੍ਹ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। ਫਿਰ ਵੀ, ਸਾਡੇ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੂਜੇ ਪ੍ਰਾਈਮੇਟਸ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ.

ਇਸ ਲਈ, ਆਓ ਵਰਤੋਂ ਕਰੀਏ ਹਾਰ ਝਰਨੇ. ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਲੱਭਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਓਪਨਸੀਵੀ

ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਚਿਹਰੇ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਰੰਗ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਸਮਝਦਾ ਹੈ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਪੰਡੋਰਾ ਦੇ ਸੁੰਦਰ ਨੀਲੇ ਡੈਨੀਜਿਨ ਜਾਂ ਹਰੇ-ਚਮੜੀ ਵਾਲੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ।

ਸਰੋਤ

ਹਿਊ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਚਮੜੀ ਦਾ ਰੰਗ ਆਕਰਸ਼ਕਤਾ ਦੀਆਂ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦਾ.
ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਗ੍ਰੇਸਕੇਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ.

ਮਾਡਲ ਬਿਲਡਿੰਗ

ਮੈਂ ਤੁਰੰਤ ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਚੰਗੇ ਵੀਡੀਓ ਕਾਰਡ ਅਤੇ CUDA ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਮਿਲੇਗਾ. ਇਸ ਲਈ, ਤੁਰੰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬੱਦਲਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂ python-CUDA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ।

ਮੈਂ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੇ ਲੇਖਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਿੰਨ-ਪਰਤ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਅਤੇ, ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਲਗਭਗ 72% ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਿਖਾਈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਾ ਹੈ.

model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', input_shape=(img_size, img_size, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
          
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

adam = optimizers.SGD(lr=1e-4, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer= adam,
              metrics=['accuracy'])

ਜੇ ਕੋਈ ਵਧੀਆ ਨਮੂਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਉ ਬੋਟ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰੀਏ

ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਜਲਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਿਆਰ ਵਿਕਲਪ ਲਈ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਦੇ ਲੇਖਕ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ. ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ, ਸਾਡੇ 'ਤੇ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਰੈਡੀਮੇਡ ਕਿਰਾਏ ਦਾ ਸਰਵਰ. ਅਜੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ; ਇਸ ਸਮੇਂ ਅਸੀਂ ਗਣਨਾ ਲਈ CUDA ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਵਰਚੁਅਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ 24/7 ਕੁਝ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਬੋਟ ਕਾਫ਼ੀ ਹਲਕਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਟੈਰਿਫ ਲੈਣਾ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Результаты

ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਪਿਆਰਾ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਸਾਰ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਦੇ ਅੰਦਰ 13 ਮੈਚਾਂ ਵਰਗਾ ਕੁਝ ਮਿਲਿਆ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਈ ਵਾਰ ਕੁੜੀਆਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਿਆ.
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਸੀਂ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸੰਵਾਦਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਾਪਤ ਹੋਏ, ਜਿੱਥੇ ਮੈਂ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਾਲ ਖੇਡਣ ਲਈ ਆਇਆ ਹਾਂ। ਕੁੜੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੀ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਖੁਦ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੈ. ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਖਰਕਾਰ ਹੈਬਰੇ 'ਤੇ ਇਸ ਪੋਸਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇਗੀ। ਮੈਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਓਕਸਾਨਾ ਮੇਰੀ ਗੁਮਨਾਮੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੇਗੀ. 🙂
* ਹੱਥ ਹਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੈਲੋ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ

ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਨੈਤਿਕ ਪੱਖ ਬਾਰੇ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ

ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਣ ਲਈ, ਮੈਨੂੰ ਮਰਦਾਂ ਅਤੇ ਕੁੜੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਪੂਰਾ ਵਿਚਾਰ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਕ ਠੰਡੇ ਅਜਨਬੀ ਦੇ ਮੋਢੇ ਉੱਤੇ ਆਪਣੀ ਜੈਕਟ ਸੁੱਟਣ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਸਹੀ ਹੈ ਜੋ ਇਕੱਲਾ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ। ਜਾਂ ਗਰਮੀਆਂ ਦੇ ਕੈਫੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਕੁੜੀ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੌਫੀ ਪੀਓ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਾਨੀਟਰਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲੋ.

ਗਰਮੀ ਚਾਰੇ ਪਾਸੇ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣੂ ਹੋਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ.

ਸਰੋਤ: www.habr.com