Кэролайн и я создали большую часть внешнего интерфейса, поэтому мы начали день с обсуждения того, что и как мы его создали. Это также была отличная возможность обсудить, каким именно должно быть наше приложение. Мы решили сосредоточиться на важных разделах (чат).
Затем Сумит и я приступили к подключению передней и задней частей. Я провел предыдущий вечер, просматривая это, но не самым организованным образом, это привело к немного глупой ошибке: Убедившись, что мои параметры были camelCase в JS и snap_case в ruby, я забыл, что некоторые из них переходили туда-сюда… Иногда нужно просто выбрать случай.
После йоги я побежал на встречу по использованию ИИ в JavaScript. Эта встреча была гораздо более дружелюбной, бесплатное пиво могло бы помочь в этом. В итоге я пообщался с тремя разными разработчиками, и все они дали полезные советы. Доклады тоже были довольно хорошими, первый из них показывал, как вы можете использовать машинное обучение для прогнозирования кликов мыши… Немного ужасает, как компании уже тонко подсвечивают/скрывают кнопки, чтобы вы с большей или меньшей вероятностью нажали их. Я также был удивлен тем, как много людей, казалось, не беспокоились о разглашении данных о своих движениях мыши, возможно, я более параноик, чем большинство.
Второе выступление было еще более интересным, и ведущий проделал огромную работу, добавив энергии в свою презентацию. Оказывается, существует множество технологий машинного обучения для распознавания изображений, а для аудио — совсем немного. Спикер решил эту проблему, преобразовав свои аудиофайлы в изображение (спектограмму) и пропустив его через обработку изображений. У него был интересный анекдот о том, как кто-то использовал ML, чтобы определить, какая музыка является кантри или роком: после запуска алгоритма, который довольно успешно отделял одно от другого. Разработчики обнаружили, что их программа была точной для кантри-музыки, но если они вводили в систему любой другой жанр, независимо от того, был ли он классикой, джазом и т. д., он всегда выходил как рок… оказывается, тип микрофона, используемый при записи кантри-музыки, имеет определенный характер. шумиха, которая была подхвачена и определена как наиболее важный аспект того, является ли что-то кантри или рок-музыкой. Мораль в том, что компьютеры думают не так, как вы ожидаете, поэтому постарайтесь обдумать свои входные данные.
Задача, которую он поставил для этой задачи, заключалась в том, чтобы распознать Стивена Колберта или Конана О'Брайана, и после большого количества просмотров клипов ток-шоу на YouTube (чтобы вырезать всех, кто говорит), нарезать аудиофайлы точно такой же длины и преобразовать сказал клипы в изображения, вероятность успеха составила 100%!
