څنګه د ماشین زده کړې او ټینډر په کارولو سره په ساعت کې 13 انجونې غوره کړئ

* په بشپړ ډول د ماشین زده کړې زده کړې لپاره، البته. د خپلې محبوبې میرمنې د لږ ناخوښ نظر لاندې.

شاید د نخاعي انعکاس کچې ته د ټینډر په څیر ساده غوښتنلیک شتون نلري. د دې کارولو لپاره، تاسو یوازې د سویپ کولو لپاره یوې ګوتې او یو څو نیورون ته اړتیا لرئ ترڅو هغه نجونې یا نارینه غوره کړئ چې تاسو یې غوره خوښوي. د جوړه په انتخاب کې د وحشي ځواک یو مثالی تطبیق.

ما پریکړه وکړه چې دا به په نوي ګرافیک کارت کې د ماشین زده کړې لپاره لږ احساس ترلاسه کولو لپاره ښه لاره وي. ټول هغه څه چې پاتې دي هغه زما میرمن ته تشریح کول دي چې زه نوې چاغ میرمن ته اړتیا نلرم، او زه یوازې د عصبي شبکو روزنه کوم.

د تاریخي شبکو سره ستونزه څه ده؟

داسې یوه سرچینه وه - ایشلي میډیسن. ځانګړی، د شعار سره "ژوند لنډ دی. مینه وکړئ." اصلي لیدونکي واده شوي نارینه دي چې په اړخ کې د اړیکو په لټه کې دي. منیټ کول هم ساتیري دي - د معیاري سربیره "د خوښولو او لیکلو لپاره ټکي مصرف کړئ" ، دوی د 19 ډالرو غوښتنه وکړه ترڅو د کارونکي حساب حذف کړي پرته لدې چې ټریس.

په 2015 کې، سایټ په طبیعي ډول لیک شو او د 60 GB شخصي ډاټا عامه ډومین ته لیک شوه. دغه لیک د ډېرو ویجاړو شویو کورنیو ترڅنګ، شنونکو ته ډېر په زړه پورې معلومات وړاندې کړل. ما تل شک درلود چې د نیټینګ سایټونو کې ډیر سړي شتون لري، مګر پدې حالت کې دا خورا په زړه پورې وګرځید. خبریاله انالي نیویټز د افشا شوي معلوماتو تحلیل وموندله چې د 5 ملیون کاروونکو څخه، یوازې 12 د اصلي نجونو حسابونو ته ورته وو او په منظمه توګه کارول کیده. پاتې نور یوازې بوټان وو چې د نارینه لیدونکو سره یې خبرې کولې.

د نارینه حسابونو په وړاندې دا ډول زیاتوالی نه یوازې د دې سرچینې لپاره، بلکې د ډیرو نورو تاریخي سایټونو لپاره هم معمول دی. زه ډاډه یم چې ډیری د دې بې له شکه غیر عادلانه وضعیت سره مخ شوي ، کله چې تاسو باید په احتیاط سره یو آشنا پلان کړئ ، مګر انجلۍ یوازې راجستر کولو ته اړتیا لري. راځئ چې د دې مینه والو کیفیت یو طرف ته پریږدو، مګر حقیقت دا دی چې د عرضې او تقاضا توازن په روښانه توګه د نجونو په ګټه بدل شوی.

د تندر ځانګړتیا

د جنډر اړیکو کې مثالی وحشي ځواک

د دې پلیټ فارم اصلي ځانګړتیا د هر پیژندونکي ټیټ لګښت دی. د دوه سویپونو اتفاق کافي دی او تاسو دمخه د احتمالي په زړه پوري کس سره اړیکه لرئ. ستونزه دا ده چې ورته جنسیت عدم توازن د دې حقیقت لامل کیږي چې ډیری نجونې به هره ورځ لسګونه سیالۍ ولري. دا پدې مانا ده چې دوی به ډیر احتمال د نورو نوماندانو په مینځ کې تاسو ته د پاملرنې لپاره وخت ونه لري.

دا خورا روښانه ده چې پلیټ فارم د لامبو په جامو کې عکس یا د فیشن رنګ شوي موټر چلولو لپاره د یو نیم ثانیې نظر څخه د یو شخص ژورې داخلي نړۍ ارزولو لپاره لږ فرصت په ګوته کوي. له همدې امله ، که تاسو په خپلو عکسونو کې یوازې الهی نه ګورئ ، تاسو پرته له دې چې په خپلولو سره خپل امکانات زیات کړئ بله چاره نلرئ r-ستراتیژي په ځینو ډولونو کې. په ساده ډول، موږ به وحشي ځواک وکړو او په حجم کې به کار وکړو ترڅو د نسل د بریالیتوب امکانات زیات کړو. له هغه ځایه چې تاسو ځینې وختونه اړتیا لرئ د خواړو او خوب څخه متوجه اوسئ ، او سویپونه محدود دي ، نو تاسو شاید غوره کړئ چې اتومات هغه انجونې یا نارینه غوره کړئ چې ستاسو د ذوق سره سم وي. لنډ سرې یا اوږد برونیټ - دا تاسو پورې اړه لري.

د معلوماتو راټولول

لومړی، تاسو د نورمال دقت لپاره ډیری ډیټا ته اړتیا لرئ. هر هغه څوک چې د ماشین زده کړې سره مخ شوي پوهیږي چې په سمه توګه راټول شوي او لیبل شوي ډیټاسیټ تولید کول څومره ستونزمن وي. په تیوریکي توګه، هر ډول ورته سرچینې به د معلوماتو سرچینې په توګه مناسب وي، دا انسټاګرام یا نورې ټولنیزې شبکې وي. مګر دا غوره ده چې د هغو نمونو په اړه روزنه ورکړئ چې په راتلونکي کې به شبکه کار وکړي.

راځئ چې ذخیره د اساس په توګه واخلو د تندر اتوماتیک. د ټینډر عکسونه تل په عامه توګه شتون لري ، مګر د "لکه" فعالیت لا دمخه محدود دی. له همدې امله، دا اړینه ده چې ټول ژوندي موجودات د وړانګو دننه راوباسئ او په احتیاط سره یې په نښه کړئ. لومړی تاسو اړتیا لرئ یو ساده سکریپټ وکاروئ:

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)

دا به تاسو ته اجازه درکړي چې د دوه بټونو سره ژر تر ژره ډیټاسیټ په نښه کړئ. کلیدي ستونزه په دې حقیقت کې ده چې د ویرکزیګ کتابتون شاته مطابقت مات کړی او باید د دې ښکته کولو ته اړ شي. که نه نو دا تېروتنه کوي.

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'

له همدې امله، په requirements.txt کې تاسو اړتیا لرئ چې Werkzeug==0.16.1 ولیکئ. بیا به یې وغورځوي.
دویمه ستونزه دا ده چې دا خورا نښه ترلاسه کړئ. د ذخیره کولو معیاري میتود زما لپاره کار نه دی کړی ، مګر ما اداره کړې چې دا د پراختیا کونکي کنسول څخه ترلاسه کړم. د دې کولو لپاره، لاړ شئ مخونه او د POST غوښتنې ځواب په کې استخراج کړئ www.facebook.com/v2.6/dialog/oauth/confirm?dpr=1. دننه موږ د 'access_token' په لټه کې یو. د ځینو دلیلونو لپاره دا لومړی ځل کار نه و کړی، مګر بیا ما دا وموندله او په سکریپټ کې یې هارډ کوډ کړ.

د ډیټابیس اړتیاوې

د ماشین زده کړې ډیټاسیټونو لپاره ډیری کلیدي اړتیاوې شتون لري:

1. مناسبیت
2. یونیفورم
3. مختلفې

په دې حالت کې د کافي ماډل جوړولو لپاره لږترلږه 10000 عکسونو ته اړتیا لري. هو، دا ډیر دی. دا په حقیقت کې ولې خدمتونه خوښوي ایمیزون میکانیک ترکي، چیرې چې د فیس لپاره تاسو کولی شئ د خپل ډیټاسیټ مارک اپ نورو خلکو ته واستوئ. له بلې خوا، ایا تاسو واقعیا غواړئ چې ستاسو بوټ د سپوږمۍ سره مخ شوي آسیایی انجونې یا د هندي ریښو سره مساوي ښکلې انجونې خوښ کړي؟ بیا هم، ماډل باید ستاسو خوند منعکس کړي.

د ډولونو سره کومه ځانګړې ستونزه شتون نلري؛ ټول عکسونه د مختلف زاویو او روښانتیا څخه وړاندې کیږي. په شیشو، جامو، swimsuits او سکي سوټونو کې. یوه ستونزه کیدای شي د ډیټاسیټ د یووالي سره رامینځته شي. په عین حال کې، کله چې موږ خپل نمونه لیبل کوو، دا باید نږدې مساوي برخې ولري. که تاسو د "سکیو" ډیټاسیټ سره پای ته ورسیږئ ، نو تاسو به یې د نورو سرچینو عکسونو سره ضعیف کړئ. تاسو به اړتیا ولرئ ډیر زړه راښکونکي اضافه کړئ ، یا برعکس ، تاسو به یې د مارک اپ پایلې پراساس وټاکئ. ما شاوخوا 60٪ ښکلی څه ترلاسه کړل. یا زه ډیر غوره نه یم، یا زه یوازې نیکمرغه یم او شاوخوا ډیرې ښکلې انجونې شتون لري.

زه دا فرضیه هم نه ردوم چې د دوی په مینځ کې ډیری بوټونه شتون لري. موږ یو بوټ روزو چې نور بوټونه خوښوي. پدې کې یو څه ستړیا شتون لري.

د معلوماتو پروسس کول

موږ د ټګ شوي عکسونو یوه ډله لرو، مګر دوی خورا مخلوط دي. د ورځې، شپې، له شا څخه او نور. په خواشینۍ سره، زه پوهیږم چې د عکسونو څخه د عکس العمل زاویه زده کول به په ځانګړې توګه اغیزمن نه وي، ځکه چې نمونه به ډیره غیر مساوي وي. له همدې امله، غوره انتخاب به دا وي چې مخونه د "ښکلا" د حوالې نښه په توګه وکاروئ. بیا هم، زموږ لپاره، لکه د نورو پریمیټونو لپاره، دا یو کلیدي پیرامیټر دی.

نو راځئ چې وکاروو د هار cascades. دا یو عالي الګوریتم دی چې تاسو ته اجازه درکوي په عکسونو کې د غلط مثبت غلطیتونو ټیټ فیصده سره مخونه ومومئ.

دا په لارښود کې په ډیر تفصیل سره تشریح شوی OpenCV

په بل مرحله کې، وروسته له دې چې یوازې مخونه په نمونه کې وي، دا د رنګ لرې کولو معنی لري. په حقیقت کې، تاسو به په سختۍ سره د پانډورا ښکلي نیلي ډینزین یا د شنه پوستکي ښکلا ترمنځ انتخاب وکړئ.

سرچینه

په Hue خلکو کې، د پوستکي رنګ د جذابیت په درجه بندي کې د پام وړ مرسته نه کوي.
له همدې امله، دا د عصبي شبکې کار ساده کولو ارزښت لري او یوازې خړ پیړۍ پریږدي.

ماډل ودانۍ

زه غواړم سمدلاسه ووایم چې د ښه ویډیو کارت او CUDA پرته ، تاسو ډیری احتمال په کافي وخت کې روزل شوي ماډل ترلاسه نکړئ. له همدې امله ، سمدلاسه په ځانګړي بادونو کې د محاسبې هدف یا د python-CUDA په کارولو سره.

ما د ذخیرې لیکوال څخه یو بنسټیز درې پرت مثال واخیست او په حیرانتیا سره، دا د 72٪ په اړه دقت وښود، کوم چې خورا ښه پایله ده.

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'])

که چیرې ښه نمونه شتون ولري، نو دا ممکن د کار وړ ماډل ترلاسه کولو لپاره کافي وي.

راځئ چې بوټ پیل کړو

د ګړندي نظر ازموینې لپاره د چمتو شوي اختیار لپاره د ذخیره کونکي لیکوال څخه مننه. په حقیقت کې ، دا په لومړني نسخه کې خورا ښه کار کوي او کولی شي په اصولو کې زموږ په لاره واچول شي چمتو شوي کرایه شوي سرور. دا به لاهم امکان ونلري چې روزنه ترلاسه کړئ؛ دا مهال موږ د محاسبې لپاره د CUDA ملاتړ سره مجازی ماشینونه نه چمتو کوو ، مګر تاسو کولی شئ پرته له کومې ستونزې 24/7 یو څه پرمخ وړئ. بوټ خورا لږ وزن لري، نو دا به ډیر ګټور وي چې یو تعرفه واخلي چې د کارول شویو سرچینو لپاره تادیه کوي.

پایلې

زه ګومان کوم چې زه ډیر ښکلی یم. او زه یوه بډایه داخلي نړۍ لرم. ما په یو ساعت کې د 13 لوبو په څیر یو څه ترلاسه کړل. برسېره پر دې، څو ځلې نجونو لومړی لیکلي.
د پایلې په توګه، موږ د خورا ښه ډیالوګونو سره پای ته ورسیدو، چیرې چې ما وویل چې زه یوازې د ماشین زده کړې او ډیټا لیبل کولو سره لوبې کولو لپاره راغلی یم. یوه نجلۍ ډیره لیوالتیا درلوده، ځکه چې هغه پخپله یو پراختیا کونکی دی. یو قوي احساس شتون لري چې هغه به په پای کې دا پوسټ په هابري کې ولولي. زه واقعیا امید لرم چې اوکسانا به زما هویت وساتي. 🙂
* پنجه وهي او سلام وايي

د مسلې اخلاقي اړخ په اړه لږ څه

د ریښتیني کیدو لپاره ، زه د نارینه او انجونو ترمینځ د روبوټ کولو بشپړ نظر نه خوښوم. د یو سړه اجنبی په اوږو باندې د خپل جاکټ غورځولو په اړه یو څه ډیر سم دی چې یوازې ولاړ دی. یا د دوبي په کیف کې یوې ښکلې انجلۍ ته ورشئ او یوځای کافي وڅښئ. لا دمخه د مانیټرونو شاته راشئ.

اوړی ټول شاوخوا دی. دا د پیژندلو وخت دی.

سرچینه: www.habr.com