Gisteren heb ik een voorstelling gezien over AI van Lieven Scheire. Best interessant moet ik zeggen.
Ik ben Linux sysadmin en kan dus best wel wat doen, maar van AI/ML/Neural stuff en zo, heb ik heel weinig kaas gegeten, ook programmeren is mijn sterkste kant niet. Ik dacht dat je onnoemelijk veel rekenkracht nodig had om toch iets van waarde op te kunnen zetten. Al lijkt het toch we mee te vallen.
Nu heb ik thuis een enorme directorystructuur van foto's. Duizenden. Ook heb ik een berg trainingsdata dat ik zou kunnen aanleveren: duizenden reeds getagde foto's. De meesten manueel bevestigd want de face detection van DigiKam is echt bagger.
Maar goed dus, mijn vraag:
Is het met reasonable effort doenbaar om uit mijn dataset van reeds bestaande tags een neuraal netwerk te trainen dat behoorlijk accuraat specifiek mijn gezinsleden kan herkennen en de herkenningen zodanig weg schrijven dat ik -desnoods mits omweg - het ook terug kan importeren in DigiKam? Ik zeg maar wat, sidecar files of zo.
Kwestie van hardware, ik heb een HP Z8 G4 met dual socket 3136 (24c@3.0GHz), 256GB RAM en matig tot zwakke dedicated GPU erin (niets om over naar huis te schrijven). Van mij mag het gerust een dag of zo draaien, I don't care, maar geen weken. Dat wordt een beste stroomrekening dan
. Ik vermoed dat ik kwestie van hardware toch al zeker ergens zou moeten geraken.
Maar dan de effort om het te leren. Ik hoor bijv tensorflow, of pytorch voorbij komen als frameworks, maar dus geen flauw idee, kan je dat daarvoor gebuiken en is het voor een LinuxSysadmin te doen om zoiets te proberen? (Ik ben trouwens niet goed in programmeren/scripten
, als het beperkt blijft OK dan.
Ik ben Linux sysadmin en kan dus best wel wat doen, maar van AI/ML/Neural stuff en zo, heb ik heel weinig kaas gegeten, ook programmeren is mijn sterkste kant niet. Ik dacht dat je onnoemelijk veel rekenkracht nodig had om toch iets van waarde op te kunnen zetten. Al lijkt het toch we mee te vallen.
Nu heb ik thuis een enorme directorystructuur van foto's. Duizenden. Ook heb ik een berg trainingsdata dat ik zou kunnen aanleveren: duizenden reeds getagde foto's. De meesten manueel bevestigd want de face detection van DigiKam is echt bagger.
Maar goed dus, mijn vraag:
Is het met reasonable effort doenbaar om uit mijn dataset van reeds bestaande tags een neuraal netwerk te trainen dat behoorlijk accuraat specifiek mijn gezinsleden kan herkennen en de herkenningen zodanig weg schrijven dat ik -desnoods mits omweg - het ook terug kan importeren in DigiKam? Ik zeg maar wat, sidecar files of zo.
Kwestie van hardware, ik heb een HP Z8 G4 met dual socket 3136 (24c@3.0GHz), 256GB RAM en matig tot zwakke dedicated GPU erin (niets om over naar huis te schrijven). Van mij mag het gerust een dag of zo draaien, I don't care, maar geen weken. Dat wordt een beste stroomrekening dan
. Ik vermoed dat ik kwestie van hardware toch al zeker ergens zou moeten geraken.Maar dan de effort om het te leren. Ik hoor bijv tensorflow, of pytorch voorbij komen als frameworks, maar dus geen flauw idee, kan je dat daarvoor gebuiken en is het voor een LinuxSysadmin te doen om zoiets te proberen? (Ik ben trouwens niet goed in programmeren/scripten
, als het beperkt blijft OK dan.
:strip_icc():strip_exif()/u/46486/RayBan.jpg?f=community)