Реализуйте модель классификации погоды с несколькими метками: день, ночь или сумерки для визуальных условий и ясная, дождливая или снежная погода для погодных условий. Внедрение «модуля прогнозирования потерь» для выбора данных для аннотирования и обучения. Большая часть набора данных может быть автоматически аннотирована. Обзор: Дисбаланс данных Все данные в реальном времени содержат дисбаланс данных. модель должна хорошо работать на всех этикетках. Ниже приведен пример..

Записки из промышленности Не теряйте неразмеченные данные Оцените слабые места вашей модели и определите наиболее информативные выборки данных среди доступных данных. Ориентированный на данные подход В последнее десятилетие основной тенденцией в области искусственного интеллекта было сосредоточение внимания на создании творческих и сложных моделей. Но в последние годы передовые архитектуры стали доступны всем на популярных языках, таких как Python, и его библиотеках, таких как..

Большинство систем машинного обучения, развернутых сегодня в мире, учитывают отзывы людей. Например, беспилотный автомобиль может распознавать знак остановки, потому что люди вручную пометили тысячи примеров знаков остановки на видео, снятых с автомобилей. Эти помеченные примеры - это то, что учит алгоритмам, используемым в автомобилях, для автоматического определения знаков остановки. Однако большинство курсов машинного обучения сосредоточено почти исключительно на алгоритмах, а не на..

Вы также можете посмотреть мою презентацию и видео на конференции FWdays об использовании Active Learning и Weak Supervision для решения проблем NLP. Трудно не согласиться с тем, что наиболее распространенный и эффективный способ решения проблем машинного обучения (ML) - это ванильное обучение с учителем. За последнее десятилетие алгоритмы значительно улучшились, особенно модели глубокого обучения. Однако успех модели во многом зависит от качества и количества данных, что, в свою..