❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_170
🔠 Как устроен torchvision ? (Часть_1)
Torchvision - это пакет, предоставляющий удобные инструменты для работы с компьютерным зрением (computer vision) в фреймворке PyTorch. Он предоставляет набор функций и классов для загрузки, предобработки, аугментации и визуализации изображений и данных в задачах компьютерного зрения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#Torchvision #ComputerVision #ImageProcessing #PyTorch
🔠 Как устроен torchvision ? (Часть_1)
Torchvision - это пакет, предоставляющий удобные инструменты для работы с компьютерным зрением (computer vision) в фреймворке PyTorch. Он предоставляет набор функций и классов для загрузки, предобработки, аугментации и визуализации изображений и данных в задачах компьютерного зрения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#Torchvision #ComputerVision #ImageProcessing #PyTorch
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_1)
Модельное ансамблирование (Model Ensembling) — это метод машинного обучения, при котором комбинируются прогнозы нескольких моделей, чтобы получить более точное предсказание. Вместо использования отдельной модели, ансамбль моделей использует множество моделей, которые работают вместе для решения задачи.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_1)
Модельное ансамблирование (Model Ensembling) — это метод машинного обучения, при котором комбинируются прогнозы нескольких моделей, чтобы получить более точное предсказание. Вместо использования отдельной модели, ансамбль моделей использует множество моделей, которые работают вместе для решения задачи.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
https://mobile-review.com/all/articles/analytics/uvolnenie-v-amerikanskom-it-pervyj-kvartal-2023-goda-lozungi-prikryvayushhie-nagotu-industrii/ - вся боль и проблемы американского IT рынка в одной статье, очень емко и по делу.
Mobile-review.com — Все о мобильной технике и технологиях
Увольнение в американском IT, первый квартал 2023 года. Лозунги, прикрывающие наготу индустрии
Увольнения в американском IT только набирают обороты, кризис начался до развала банков и продолжается. Смотрим на цифры и на то, что пишут своим сотрудникам главы компаний, например, Цукерберг.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_2)
Процесс модельного ансамблирования может быть выполнен различными способами. Некоторые из наиболее распространенных методов включают:
1. Усреднение (Averaging): В этом случае прогнозы нескольких моделей усредняются для получения окончательного предсказания. Например, в задачах регрессии прогнозы моделей могут быть просто усреднены, а в задачах классификации можно использовать голосование большинства для определения окончательного предсказания.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_2)
Процесс модельного ансамблирования может быть выполнен различными способами. Некоторые из наиболее распространенных методов включают:
1. Усреднение (Averaging): В этом случае прогнозы нескольких моделей усредняются для получения окончательного предсказания. Например, в задачах регрессии прогнозы моделей могут быть просто усреднены, а в задачах классификации можно использовать голосование большинства для определения окончательного предсказания.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_3)
2. Взвешенное усреднение (Weighted Averaging): Здесь каждой модели присваивается определенный вес, и их прогнозы усредняются с использованием этих весов. Веса могут быть определены на основе точности каждой модели на валидационном наборе данных или других критериев.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_3)
2. Взвешенное усреднение (Weighted Averaging): Здесь каждой модели присваивается определенный вес, и их прогнозы усредняются с использованием этих весов. Веса могут быть определены на основе точности каждой модели на валидационном наборе данных или других критериев.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_4)
3. Бэггинг (Bagging): Бэггинг представляет собой метод, при котором обучающий набор данных разбивается на несколько случайных поднаборов, и на каждом из них обучается отдельная модель. Затем прогнозы моделей усредняются, как в методе усреднения.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_4)
3. Бэггинг (Bagging): Бэггинг представляет собой метод, при котором обучающий набор данных разбивается на несколько случайных поднаборов, и на каждом из них обучается отдельная модель. Затем прогнозы моделей усредняются, как в методе усреднения.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_5)
4. Бустинг (Boosting): Бустинг также использует несколько моделей, но строит их последовательно, каждая следующая модель исправляет ошибки предыдущей. Таким образом, каждая модель фокусируется на ошибках, допущенных предыдущими моделями, что приводит к улучшению точности предсказаний.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_5)
4. Бустинг (Boosting): Бустинг также использует несколько моделей, но строит их последовательно, каждая следующая модель исправляет ошибки предыдущей. Таким образом, каждая модель фокусируется на ошибках, допущенных предыдущими моделями, что приводит к улучшению точности предсказаний.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172
Per-sample gradients (градиенты по каждому примеру) — это концепция в глубоком обучении, связанная с вычислением градиентов модели для каждого отдельного обучающего примера в мини-пакете данных. В обычных методах градиентного спуска градиенты вычисляются на основе суммы градиентов по всем обучающим примерам в мини-пакете. Однако, при использовании per-sample gradients, каждый обучающий пример имеет свой собственный градиент, который используется для обновления параметров модели.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
Per-sample gradients (градиенты по каждому примеру) — это концепция в глубоком обучении, связанная с вычислением градиентов модели для каждого отдельного обучающего примера в мини-пакете данных. В обычных методах градиентного спуска градиенты вычисляются на основе суммы градиентов по всем обучающим примерам в мини-пакете. Однако, при использовании per-sample gradients, каждый обучающий пример имеет свой собственный градиент, который используется для обновления параметров модели.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172 (Часть_2)
Вычисление per-sample gradients позволяет модели учиться на более индивидуальных свойствах каждого обучающего примера. Это может быть особенно полезно, когда обучающий набор содержит разнообразные примеры или когда некоторые примеры сложнее для модели, чем другие. При использовании per-sample gradients модель может более точно адаптироваться к особенностям каждого примера, улучшая обобщающую способность модели и повышая ее производительность на новых данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
Вычисление per-sample gradients позволяет модели учиться на более индивидуальных свойствах каждого обучающего примера. Это может быть особенно полезно, когда обучающий набор содержит разнообразные примеры или когда некоторые примеры сложнее для модели, чем другие. При использовании per-sample gradients модель может более точно адаптироваться к особенностям каждого примера, улучшая обобщающую способность модели и повышая ее производительность на новых данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172 (Часть_3)
Однако использование per-sample gradients также может быть более вычислительно затратным, поскольку требуется вычислять градиенты для каждого обучающего примера отдельно. Поэтому этот подход может быть оправдан, если есть достаточные ресурсы для вычислений и если преимущества в точности модели перевешивают дополнительные затраты.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
Однако использование per-sample gradients также может быть более вычислительно затратным, поскольку требуется вычислять градиенты для каждого обучающего примера отдельно. Поэтому этот подход может быть оправдан, если есть достаточные ресурсы для вычислений и если преимущества в точности модели перевешивают дополнительные затраты.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_173
Transfer Learning for Computer Vision (перенос обучения для компьютерного зрения) — это метод в глубоком обучении, который позволяет использовать предварительно обученные модели глубокого обучения для решения новых задач компьютерного зрения.
Вместо того чтобы обучать модель с нуля на большом наборе данных, используемом для предварительного обучения, при переносе обучения модель, уже обученная на задаче с большим набором данных, адаптируется и дообучается на новой задаче с помощью относительно небольшого количества данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
Transfer Learning for Computer Vision (перенос обучения для компьютерного зрения) — это метод в глубоком обучении, который позволяет использовать предварительно обученные модели глубокого обучения для решения новых задач компьютерного зрения.
Вместо того чтобы обучать модель с нуля на большом наборе данных, используемом для предварительного обучения, при переносе обучения модель, уже обученная на задаче с большим набором данных, адаптируется и дообучается на новой задаче с помощью относительно небольшого количества данных.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174
Процесс переноса обучения для компьютерного зрения обычно включает несколько шагов:
Предварительно обученная модель: Выбирается предварительно обученная модель на большом наборе данных, таком как ImageNet, который содержит миллионы изображений и классов. Эти модели обычно обучены извлекать высокоуровневые признаки из изображений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
Процесс переноса обучения для компьютерного зрения обычно включает несколько шагов:
Предварительно обученная модель: Выбирается предварительно обученная модель на большом наборе данных, таком как ImageNet, который содержит миллионы изображений и классов. Эти модели обычно обучены извлекать высокоуровневые признаки из изображений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_2)
2. Замораживание слоев: В начале обучения новой задачи, слои предварительно обученной модели могут быть заморожены, то есть параметры этих слоев не обновляются в процессе обучения. Это позволяет сохранить высокоуровневые признаки, которые были изучены предварительно обученной моделью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
2. Замораживание слоев: В начале обучения новой задачи, слои предварительно обученной модели могут быть заморожены, то есть параметры этих слоев не обновляются в процессе обучения. Это позволяет сохранить высокоуровневые признаки, которые были изучены предварительно обученной моделью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_3)
3. Дообучение: Верхние слои модели, которые отвечают за конкретную классификацию или решение задачи, заменяются новыми слоями, и эти слои дообучаются на новом наборе данных. За счет обучения только верхних слоев модели требуется меньше данных и времени для обучения, чем при обучении модели с нуля.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
3. Дообучение: Верхние слои модели, которые отвечают за конкретную классификацию или решение задачи, заменяются новыми слоями, и эти слои дообучаются на новом наборе данных. За счет обучения только верхних слоев модели требуется меньше данных и времени для обучения, чем при обучении модели с нуля.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_4)
4. Тонкая настройка (Fine-tuning): В некоторых случаях, после дообучения верхних слоев, можно выполнить тонкую настройку предварительно обученной модели путем размораживания некоторых слоев и обновления их параметров на основе новых данных. Это может помочь улучшить производительность модели для конкретной задачи.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
4. Тонкая настройка (Fine-tuning): В некоторых случаях, после дообучения верхних слоев, можно выполнить тонкую настройку предварительно обученной модели путем размораживания некоторых слоев и обновления их параметров на основе новых данных. Это может помочь улучшить производительность модели для конкретной задачи.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_1)
Spatial Transformer Networks (STNs) - это механизм в глубоком обучении, который позволяет модели обучаться для преобразования искаженных или неправильно ориентированных изображений в правильное положение или форму. STNs представляют собой дополнительные компоненты, интегрируемые в архитектуру нейронных сетей, которые могут автоматически выучивать преобразования изображений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
Spatial Transformer Networks (STNs) - это механизм в глубоком обучении, который позволяет модели обучаться для преобразования искаженных или неправильно ориентированных изображений в правильное положение или форму. STNs представляют собой дополнительные компоненты, интегрируемые в архитектуру нейронных сетей, которые могут автоматически выучивать преобразования изображений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_2)
STN представляет собой нейронную сеть, которая принимает на вход изображение и обучается предсказывать параметры преобразования, такие как сдвиг, масштабирование и поворот. Затем эти параметры используются для применения аффинных преобразований к исходному изображению. Применение преобразований позволяет модели выполнять деформацию, перспективу, повороты и другие преобразования, чтобы корректировать искажения и выровнять объекты на изображении.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
STN представляет собой нейронную сеть, которая принимает на вход изображение и обучается предсказывать параметры преобразования, такие как сдвиг, масштабирование и поворот. Затем эти параметры используются для применения аффинных преобразований к исходному изображению. Применение преобразований позволяет модели выполнять деформацию, перспективу, повороты и другие преобразования, чтобы корректировать искажения и выровнять объекты на изображении.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_3)
Преимущества использования STNs включают:
1. Инвариантность к пространственным искажениям: STNs позволяют моделям стать инвариантными к некоторым пространственным искажениям, таким как повороты, масштабирование и сдвиги. Это особенно полезно в задачах компьютерного зрения, где объекты могут появляться в различных ориентациях и масштабах.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning
Преимущества использования STNs включают:
1. Инвариантность к пространственным искажениям: STNs позволяют моделям стать инвариантными к некоторым пространственным искажениям, таким как повороты, масштабирование и сдвиги. Это особенно полезно в задачах компьютерного зрения, где объекты могут появляться в различных ориентациях и масштабах.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning