Автор Тема: Цифровизация нумизматики (нумизматика и IT)  (Прочитано 2760 раз)

Оффлайн Sterling

  • DEI GRATIA REX CASTELLUM
  • Администратор
  • Король
  • *******
  • Сообщений: 41564
  • Уважение: +936/-0
  • PRIMUS INTER PARES
    • CASTLE COINS
Хотя нет. Если вы нейросети назовете все разновиды, то она рассортирует все изображения по разновидам. Но если вы сами понимаете, что могут появиться новые разновиды, то нейросеть сама не выделит новый разновид, а будет пытаться засунуть монеточку в уже ранее классифицированный разновид.
Нет, достаточно того, чтобы ИИ раскладывал по видам разновидностей известные монеты, отсевая неопределенные типы в отдельные папочки - должна же у нумизматов остаться хоть какая-то работа :)
А потом выявленный разновид подгружается в базу данных и тоже готов для поиска собратьев.
Добро пожаловать в Замок старинных монет:
Nummis Historiam Discens

Оффлайн sdfx

  • Бюргер
  • ***
  • Сообщений: 259
  • Уважение: +16/-0
  • монета - инструмент бюджета
Нет, достаточно того, чтобы ИИ раскладывал по видам разновидностей известные монеты, отсевая неопределенные типы в отдельные папочки - должна же у нумизматов остаться хоть какая-то работа :)
А потом выявленный разновид подгружается в базу данных и тоже готов для поиска собратьев.

Ок. Условный пример. Предположим, что мы рассматриваем какую-то монетку, у которой есть разновиды соответствующие монетным дворам, что определяется, допустим некоей геометрической фигурой, которая расположена на 12 часов, и с которой начинается и заканчивается легенда. И вот мы уже по топографии , или по каким-то письменным источникам, знаем, что:
1. кружок - это Париж (их 80%)
2. квадратик - Лион (их 5%)
3. треугольник - Сорбонна (их 0,1%)
....
55. звезда давида - Марсель ( их 0,01%)
но, не исключено, что в какойто деревне (деревнях) еще тоже чето чеканили, но совсем не долго, и очень мало
Поэтому мы в нейросеть при анализе изображений заложим следующую классификацию:
1. кружок - это Париж
2. квадратик - Лион
3. треугольник - Сорбонна
....
55. звезда давида - Марсель
56. прочее - сюда будут попадать все изображения, которые исходя из графического анализа дифферента не соответствуют вышеобозначенным. Это не сложно, мы ей просто скажем, что при ошибке больше чем 30% клади такие фотки в эту папку. ок.
Загрузили ей 10 000 подготовленных изображений, она их отсортировала. Мы сразу полезем в папку прочее... самое интересненькое. А там: а)монеты с дырками(1000 штук), б) монеты с непрочеканом(1000 штук), в) монеты с какойто напайкой или заделанной дыркой (150 штук), г) монеты с надчеканом (прикольно!!!) - 2 штуки, д) действительно какойто новый разновид - овал (один таки попался), е) вообще без дифферента (1 штука)
Ну и хорошо как бы. Но, мы были уверены что дифферент это геометрическая фигура на 12 часов в легенде и такой алгоритм поиска разновидов в машину и заложили. А на самом деле еще в XIX веке нумизмат ЖанЖак Дэ Пупкин отметил, что: дифферент  кружок, т.е. Париж является собирательным диферентом, а идентифицирующим место чеканки является дифферент  в виде замаскированной под узор буквы под конем (как всегда).  Только про то, что он писал в XIX веке все благополучно забыли и об этом в текущем моменте никто не знает. Так и нейросеть это не распознает, если вы ей об этом не скажете. А может там еще какой Жан Ив Дэ Иванов чето писал, но сжег потом.
Так вот чтобы нейросеть все это распознала она должна семантически распознать каждый узорчик на монете (сама она это не сделает, это ей придется подгружать), присвоить соответствие этому узорчику (опять подгружать), а потом сравнивать и думать (это вообще недостижимый космос для ИИ, чтото подобное сделано для нейро-лингвистики - там анализ употребимости слов, порядка слов и пр и др, так на это сколько лет ушло). 

Оффлайн sdfx

  • Бюргер
  • ***
  • Сообщений: 259
  • Уважение: +16/-0
  • монета - инструмент бюджета
да, и та же нейро лингвистика, которая реализована во множестве сложнейших математически-логических алгоритмов, она все равно тупая. Например, хотите вы дозвонитьмя оператора какой-нить службы, а в ответ слышите: если то то нажми 1 , если се - нажми 2,..... а если вот не это все че раньше я сказала, тогда жди ответа оперетора, а вместо ответа оператора опять робот, который говорит, что оставь сообщение, и мы сами за тебя поймем на какую цифру от 1 до 9 тебя переключить. И знаете как это все обмануть? Скажите роботу: "Вы мне звонили", он соединит с живым оператором.

Оффлайн sdfx

  • Бюргер
  • ***
  • Сообщений: 259
  • Уважение: +16/-0
  • монета - инструмент бюджета
Закончу эту тему, может, и правда, кому-то пригодится.
По поводу образования достаточного для того, чтобы самостоятельно кодить нейросети и запускать их "в  продакшн", т.е. организовывать доступ к ресурсу, на котором можно посмотреть результат работы нейросети по запросу пользователя.
На рынке можно найти дв варианта основных (мне только такие встречались, может и еще какието есть, не знаю тогда):
- образование для менагеров, там им рассказывают какие есть области применения ИИ и в какой области бизнеса как его испрользовать, MIT это всем предлагает за чтото вроде 3000$ , польза от этого курса, как от MBA, только для менагеров, желающих продвинуться по карьероной лестнице, не советую
- образование позволяющее достичь поставленной цели. Оно в любом случае должно включать в себя:
a) Базовый курс Python 3 1-2 месяца
б) Data Science - изучение нескольких библиотек (Pandas, Matplotlib и др) пифоновских для возможности обработки, форматирования и графического представления первичных данных любого объема -месяца 2-3
в) Изучение библиотек написанных непосредственно для нейросетевых технологий   - месяцев 6 вместе с практикой.
В РФ бауманка такое образование дает, еще есть УИИhttps://neural-university.ru -последние очень понравились, потому что там ничего лишнего и все от тебя только зависит, а график обучения сам определяешь.

Ну, все это возможно только при наличии свободного времени, рабоотать менагером или еще кем-то в паралель - на мой взгляд очень сложно, только если спать по 4 часа.   



 

 

Поиск

 
Яндекс.Метрика