Нейронну мережу навчили верстати сайти за картинкою [*]


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

У травні 2017 року був представлений pix2code – інструмент, що автоматично генерує призначені для користувача інтерфейси за допомогою машинного навчання. На основі цього алгоритму розробники з FloydHub вирішили створити власну нейронну мережу, яка уміє верстати шаблони сайтів із звичайних картинок.

Три головні кроки

Робота натренованого алгоритму розділяється на три етапи:

  1. Завантаження зображення з бажаним дизайном:
  2. Автоматична конвертація картинки в HTML- розмітку:
  3. Видача готового макету :

Як проходить навчання?

Для досягнення такого результату розробники під час тренування супроводжували усі завантажувані в модель зображення набором відповідних HTML- тегів. Алгоритм виявляє залежності і вчиться передбачати необхідні конструкції для розмітки, послідовно аналізуючи інформацію, що поступає. На основі умовних пар “картинка – набір тегів” формується датасет, який і допомагає мережі надалі орієнтуватися в нових вхідних даних.

Як показав експеримент, для верстки простого шаблонного макету нейронній мережі потрібно близько 550 ітерацій.

Впродовж трьох років глибоке навчання змінить уявлення про фронтенд розробку. Воно збільшить швидкість прототипування і понизить вхідний бар’єр для створення програмного забезпечення.

Еміль Уолнер, творець алгоритму-верстальника

Детально по усіх етапах розробки самої мережі можна пройтися в джерелі. А якщо хочеться випробувати новинку відразу у дії, на GitHub є інструкція по запуску.

Джерело: блог FloydHub

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Коментарі 2

  • Це зрозуміло, що майбутнє за нейронними мережами, за алгоритмами, які самі навчаються і аналізують програму. Зараз наприклад в соціальних мережах, а також в відеохостингу на прикладі YouTube, впроваджують нейронні мережі для розумного алгоритму, який саме навчається на певних етапах і сам приймає рішення, ось це я розумію правильне рішення по відношенню до програм, так вони стають розумнішими.

  • Думаю, ще потрібно багато часу, щоб нейронні мережі могли практично ідеально виконувати такі завдання. Я, як верстальщик, підтримую чисто людську працю, адже автоматична конвертація у код викликає багато зайвих рядків коду, дивних іменувань класів і можливі помилки у складному адаптивному дизайні. Це підійде лише для сайтів-візиток і нескладних малих сторінок (лише моя думка).
    Але все ж цікаво, що з цього вийде у майбутньому 🙂

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *