🔥 Приветствую тебя, мой юный НеЙрОнЩиК!
Думал над темой нового поста и решил сделать большую серию публикаций про обучение нейронных сетей. Как многие знают, процесс обучения нейросетей сложный и многоуровневый, но всегда следует определённой траектории. В этой серии постов я расскажу, из каких шагов состоит обучение нейронной сети, и разберу каждый из них подробно.
Итак, вот ключевые этапы, о которых мы поговорим:
1️⃣ Подготовка данных
Это основа всего. Хорошие данные важнее самой модели! На этом этапе мы собираем, очищаем и размечаем данные, а также применяем аугментации, чтобы улучшить их качество. Без качественных данных даже самая сложная модель не будет работать хорошо.
2️⃣ Выбор модели и её настройка
Решаем, какую архитектуру использовать: ResNet, Transformer, YOLO или что-то ещё. Настраиваем модель под задачу (например, классификацию, сегментацию или генерацию текста). Также важно использовать предобученные модели для экономии времени.
3️⃣ Обучение и валидация
Процесс, где модель "учится" на данных. Мы подбираем оптимизаторы, функции потерь и гиперпараметры, чтобы минимизировать ошибки. На этапе валидации проверяем, как модель справляется с данными, которые она не видела.
4️⃣ Оптимизация модели
Когда модель обучена, важно сделать её быстрее и легче. Методы, такие как квантование, прунинг помогают уменьшить размер модели и ускорить её работу без потери качества.
5️⃣ Развёртывание
Перенос модели в продакшн. Это может быть API, мобильное приложение или встроенная система. Мы используем инструменты вроде Docker, TensorRT или ONNX для масштабирования и ускорения.
6️⃣ Мониторинг
После запуска важно следить за производительностью модели. Метрики, ошибки и поведение модели в реальных условиях показывают, где нужно внести улучшения. Мониторинг — это залог стабильной работы вашей системы.
В следующих постах я разберу каждый из этих этапов подробно: расскажу о ключевых инструментах, подводных камнях и полезных лайфхаках. Если хотите узнать больше, следите за серией! 🤓
#MachineLearning #DeepLearning #AI #НейронныеСети #DataScience #ОбучениеМоделей #Статья #Roadmap
Думал над темой нового поста и решил сделать большую серию публикаций про обучение нейронных сетей. Как многие знают, процесс обучения нейросетей сложный и многоуровневый, но всегда следует определённой траектории. В этой серии постов я расскажу, из каких шагов состоит обучение нейронной сети, и разберу каждый из них подробно.
Итак, вот ключевые этапы, о которых мы поговорим:
1️⃣ Подготовка данных
Это основа всего. Хорошие данные важнее самой модели! На этом этапе мы собираем, очищаем и размечаем данные, а также применяем аугментации, чтобы улучшить их качество. Без качественных данных даже самая сложная модель не будет работать хорошо.
2️⃣ Выбор модели и её настройка
Решаем, какую архитектуру использовать: ResNet, Transformer, YOLO или что-то ещё. Настраиваем модель под задачу (например, классификацию, сегментацию или генерацию текста). Также важно использовать предобученные модели для экономии времени.
3️⃣ Обучение и валидация
Процесс, где модель "учится" на данных. Мы подбираем оптимизаторы, функции потерь и гиперпараметры, чтобы минимизировать ошибки. На этапе валидации проверяем, как модель справляется с данными, которые она не видела.
4️⃣ Оптимизация модели
Когда модель обучена, важно сделать её быстрее и легче. Методы, такие как квантование, прунинг помогают уменьшить размер модели и ускорить её работу без потери качества.
5️⃣ Развёртывание
Перенос модели в продакшн. Это может быть API, мобильное приложение или встроенная система. Мы используем инструменты вроде Docker, TensorRT или ONNX для масштабирования и ускорения.
6️⃣ Мониторинг
После запуска важно следить за производительностью модели. Метрики, ошибки и поведение модели в реальных условиях показывают, где нужно внести улучшения. Мониторинг — это залог стабильной работы вашей системы.
В следующих постах я разберу каждый из этих этапов подробно: расскажу о ключевых инструментах, подводных камнях и полезных лайфхаках. Если хотите узнать больше, следите за серией! 🤓
#MachineLearning #DeepLearning #AI #НейронныеСети #DataScience #ОбучениеМоделей #Статья #Roadmap
👍3🔥3
🔥 Привет, НеЙрОнЩиК!
Продолжаю нашу серию публикаций про обучение нейронных сетей, и сегодня поговорим глубже про первый этап — сбор и подготовку данных. 🚀
1️⃣ Сбор данных
Без данных нейросеть ничего не научится. Вот ключевые подходы:
📂 Открытые датасеты: Kaggle, HuggingFace, Google Dataset Search — здесь ищем данные.
🛠 Генерация данных: Например, создание синтетических изображений через алгоритмы или симуляторы. Или берем видео, нарезаем его на фото для датасета.
2️⃣ Очищение данных, балансировка
Перед использованием данные нужно подготовить:
Удалить пропуски, дубликаты, лишние элементы. Если говорить про текст.
Стандартизировать формат (например, единый регистр текста, одинаковое разрешение изображений).
Выявить и устранить аномалии. Например, выбросы в числовых данных или шум на изображениях.
Проверить, чтобы каждый класс был представлен в примерно одинаковой пропорции. В случае дисбаланса - придумать, как решить эту проблему.
3️⃣ Разметка данных
Тут начинается настоящая магия:
Ручная разметка: Используйте инструменты вроде Label Studio или CVAT для разметки изображений, текстов.
Автоматическая разметка: Если данных много, используйте предобученные модели для автоматической предварительной разметки (а потом поправьте). Например в CVAT.
4️⃣ Аугментации данных
Чтобы улучшить результаты нейросети, нужно добавить разнообразия в данные:
Для изображений: Повороты, отражения, обрезка, изменение яркости или цвета.
Для текста: Синонимизация, перестановка слов, замена редких слов.
Для аудио: Шум, изменение частоты, добавление эффектов.
Инструменты: Albumentations (для изображений), NLTK (для текста), LLM для генерации синтетики текста.
💡 Совет: данные > модель.
Плохие данные погубят даже самый продвинутый алгоритм. Инвестируйте время в их сбор и обработку — это окупится с лихвой.
Продолжаю нашу серию публикаций про обучение нейронных сетей, и сегодня поговорим глубже про первый этап — сбор и подготовку данных. 🚀
1️⃣ Сбор данных
Без данных нейросеть ничего не научится. Вот ключевые подходы:
📂 Открытые датасеты: Kaggle, HuggingFace, Google Dataset Search — здесь ищем данные.
🛠 Генерация данных: Например, создание синтетических изображений через алгоритмы или симуляторы. Или берем видео, нарезаем его на фото для датасета.
2️⃣ Очищение данных, балансировка
Перед использованием данные нужно подготовить:
Удалить пропуски, дубликаты, лишние элементы. Если говорить про текст.
Стандартизировать формат (например, единый регистр текста, одинаковое разрешение изображений).
Выявить и устранить аномалии. Например, выбросы в числовых данных или шум на изображениях.
Проверить, чтобы каждый класс был представлен в примерно одинаковой пропорции. В случае дисбаланса - придумать, как решить эту проблему.
3️⃣ Разметка данных
Тут начинается настоящая магия:
Ручная разметка: Используйте инструменты вроде Label Studio или CVAT для разметки изображений, текстов.
Автоматическая разметка: Если данных много, используйте предобученные модели для автоматической предварительной разметки (а потом поправьте). Например в CVAT.
4️⃣ Аугментации данных
Чтобы улучшить результаты нейросети, нужно добавить разнообразия в данные:
Для изображений: Повороты, отражения, обрезка, изменение яркости или цвета.
Для текста: Синонимизация, перестановка слов, замена редких слов.
Для аудио: Шум, изменение частоты, добавление эффектов.
Инструменты: Albumentations (для изображений), NLTK (для текста), LLM для генерации синтетики текста.
💡 Совет: данные > модель.
Плохие данные погубят даже самый продвинутый алгоритм. Инвестируйте время в их сбор и обработку — это окупится с лихвой.
🔥3
🔥 Выбор модели и её настройка в обучении нейросетей
Привет, НеЙрОнЩиК! 🚀
Мы продолжаем разбирать процесс обучения нейросетей, и сегодня поговорим о выборе архитектуры модели и её настройке.
После подготовки данных наступает момент, когда нужно решить, какую модель использовать, ведь выбор архитектуры — это как выбор автомобиля: важно, чтобы он подходил под конкретную задачу. Давай разберёмся!
🔹 1. Как выбрать модель?
Каждая архитектура решает свои задачи:
✅ ResNet, EfficientNet, VIT — для классификации изображений
✅ U-Net, DeepLabV3 — для сегментации
✅ YOLO, Faster R-CNN — для обнаружения объектов
✅ Transformers, LLM — для обработки текста и генерации текста
✅ GANs, VAEs, Diffusion Models — для генерации изображений
🔹 2. Как настроить модель?
После выбора архитектуры важно настроить гиперпараметры:
⚙️ Размер входных данных — влияет на производительность
⚙️ Количество слоев, нейронов — баланс между мощностью и переобучением
⚙️ Оптимизатор — Adam, SGD, RMSprop
⚙️ Функция ошибки — CrossEntropy, MSE, IoU, BLEU
⚙️ Learning rate — параметр алгоритма оптимизации скорости обучения
Пример: Если данные большие, но ресурсов мало, уменьшаем размер входных данных и глубину сети.
🔹 3. Стоит ли использовать предобученные модели?
Если данных мало, а задача сложная, лучше использовать предобученные модели (transfer learning). Сходить на Hugging face или github.
🔥 Плюсы:
✅ Экономия времени — не надо обучать с нуля
✅ Высокая точность — модель уже натренирована на похожих данных
✅ Гибкость — можно дообучить под конкретную задачу
Выбор модели — это стратегическое решение, а её настройка — тонкая настройка эффективности. Важно подбирать правильную архитектуру, гиперпараметры и использовать предобученные модели, если это возможно.
Привет, НеЙрОнЩиК! 🚀
Мы продолжаем разбирать процесс обучения нейросетей, и сегодня поговорим о выборе архитектуры модели и её настройке.
После подготовки данных наступает момент, когда нужно решить, какую модель использовать, ведь выбор архитектуры — это как выбор автомобиля: важно, чтобы он подходил под конкретную задачу. Давай разберёмся!
🔹 1. Как выбрать модель?
Каждая архитектура решает свои задачи:
✅ ResNet, EfficientNet, VIT — для классификации изображений
✅ U-Net, DeepLabV3 — для сегментации
✅ YOLO, Faster R-CNN — для обнаружения объектов
✅ Transformers, LLM — для обработки текста и генерации текста
✅ GANs, VAEs, Diffusion Models — для генерации изображений
🔹 2. Как настроить модель?
После выбора архитектуры важно настроить гиперпараметры:
⚙️ Размер входных данных — влияет на производительность
⚙️ Количество слоев, нейронов — баланс между мощностью и переобучением
⚙️ Оптимизатор — Adam, SGD, RMSprop
⚙️ Функция ошибки — CrossEntropy, MSE, IoU, BLEU
⚙️ Learning rate — параметр алгоритма оптимизации скорости обучения
Пример: Если данные большие, но ресурсов мало, уменьшаем размер входных данных и глубину сети.
🔹 3. Стоит ли использовать предобученные модели?
Если данных мало, а задача сложная, лучше использовать предобученные модели (transfer learning). Сходить на Hugging face или github.
🔥 Плюсы:
✅ Экономия времени — не надо обучать с нуля
✅ Высокая точность — модель уже натренирована на похожих данных
✅ Гибкость — можно дообучить под конкретную задачу
Выбор модели — это стратегическое решение, а её настройка — тонкая настройка эффективности. Важно подбирать правильную архитектуру, гиперпараметры и использовать предобученные модели, если это возможно.
🔥2
🔥 Обучение и валидация нейросетей: как заставить ИИ учиться правильно?
В прошлый раз мы разобрали, как подготовить данные и выбрать архитектуру модели. Теперь переходим к самому интересному — процессу обучения нейросети. Именно здесь магия превращает сырые данные в работающий искусственный интеллект.
🚀 Что включает в себя этап обучения?
✅ 1. Выбор функции потерь
Нейросеть должна понимать, какие ответы считать "хорошими" и "плохими". Для этого используются функции потерь:
MSE (Mean Squared Error) – для регрессии (предсказания чисел).
Cross-Entropy Loss – для классификации (определения категорий).
IoU Loss, Dice Loss – для задач компьютерного зрения (сегментация).
✅ 2. Оптимизаторы и градиентный спуск
Оптимизаторы помогают сети корректировать веса, чтобы минимизировать ошибки:
SGD (Stochastic Gradient Descent) – классика, но медленный.
Adam (Adaptive Moment Estimation) – гибкий и быстрый, используется чаще всего.
RMSprop, Adagrad – помогают, если данные сложные и высокоразмерные.
✅ 3. Выбор гиперпараметров
Модель имеет кучу настроек, которые влияют на скорость и качество обучения:
Learning Rate (скорость обучения) – если слишком маленький, сеть будет учиться вечно, если слишком большой – не сможет сойтись.
Batch Size – сколько примеров даём сети за один раз. Маленький размер – медленнее, но стабильнее, большой – быстрее, но больше потребления памяти.
Количество эпох – сколько раз сеть увидит весь датасет. Если слишком мало – сеть недообучится, если много – переобучится.
✅ 4. Валидация модели
Обучение на всех данных – плохая идея, ведь модель просто зазубрит их. Поэтому данные делят на:
📌 Train (обучающая выборка) – 70-80% данных, на которых модель учится.
📌 Validation (валидационная выборка) – 10-20% данных, на которых мы проверяем, не переобучается ли модель.
📌 Test (тестовая выборка) – 10% данных, которые модель не видела ни разу и на которых мы оцениваем её финальное качество.
✅ 5. Как избежать переобучения?
Переобученная модель запоминает данные, но не умеет обобщать. Чтобы этого не было:
Dropout – отключаем случайные нейроны во время обучения, чтобы модель не зависела от конкретных связей.
L2-регуляризация (Weight Decay) – штрафуем слишком большие веса, чтобы модель не становилась слишком сложной.
Data Augmentation – изменяем данные (повороты, обрезки, размытие), чтобы модель не запоминала конкретные примеры.
🎯 Вывод
Обучение нейросети – это тонкий баланс между точностью и обобщаемостью. Если всё сделать правильно, на выходе у вас будет модель, которая умеет решать вашу задачу, а не просто запомнила данные.
В прошлый раз мы разобрали, как подготовить данные и выбрать архитектуру модели. Теперь переходим к самому интересному — процессу обучения нейросети. Именно здесь магия превращает сырые данные в работающий искусственный интеллект.
🚀 Что включает в себя этап обучения?
✅ 1. Выбор функции потерь
Нейросеть должна понимать, какие ответы считать "хорошими" и "плохими". Для этого используются функции потерь:
MSE (Mean Squared Error) – для регрессии (предсказания чисел).
Cross-Entropy Loss – для классификации (определения категорий).
IoU Loss, Dice Loss – для задач компьютерного зрения (сегментация).
✅ 2. Оптимизаторы и градиентный спуск
Оптимизаторы помогают сети корректировать веса, чтобы минимизировать ошибки:
SGD (Stochastic Gradient Descent) – классика, но медленный.
Adam (Adaptive Moment Estimation) – гибкий и быстрый, используется чаще всего.
RMSprop, Adagrad – помогают, если данные сложные и высокоразмерные.
✅ 3. Выбор гиперпараметров
Модель имеет кучу настроек, которые влияют на скорость и качество обучения:
Learning Rate (скорость обучения) – если слишком маленький, сеть будет учиться вечно, если слишком большой – не сможет сойтись.
Batch Size – сколько примеров даём сети за один раз. Маленький размер – медленнее, но стабильнее, большой – быстрее, но больше потребления памяти.
Количество эпох – сколько раз сеть увидит весь датасет. Если слишком мало – сеть недообучится, если много – переобучится.
✅ 4. Валидация модели
Обучение на всех данных – плохая идея, ведь модель просто зазубрит их. Поэтому данные делят на:
📌 Train (обучающая выборка) – 70-80% данных, на которых модель учится.
📌 Validation (валидационная выборка) – 10-20% данных, на которых мы проверяем, не переобучается ли модель.
📌 Test (тестовая выборка) – 10% данных, которые модель не видела ни разу и на которых мы оцениваем её финальное качество.
✅ 5. Как избежать переобучения?
Переобученная модель запоминает данные, но не умеет обобщать. Чтобы этого не было:
Dropout – отключаем случайные нейроны во время обучения, чтобы модель не зависела от конкретных связей.
L2-регуляризация (Weight Decay) – штрафуем слишком большие веса, чтобы модель не становилась слишком сложной.
Data Augmentation – изменяем данные (повороты, обрезки, размытие), чтобы модель не запоминала конкретные примеры.
🎯 Вывод
Обучение нейросети – это тонкий баланс между точностью и обобщаемостью. Если всё сделать правильно, на выходе у вас будет модель, которая умеет решать вашу задачу, а не просто запомнила данные.
🔥2
🔥 Оптимизация моделей нейронных сетей: ускоряем, уменьшаем, улучшаем!
Когда нейросеть уже обучена, её можно ускорить, облегчить и адаптировать для реальных задач. Это важный шаг, если ты хочешь запускать модель на слабых устройствах, делать её дешевле в проде и ускорять работу без (относительной) потери качества. Давай разберём основные методы оптимизации!
1️⃣ Квантование (Quantization) — уменьшаем размер и ускоряем
Нейросети обычно используют 32-битные числа (FP32), но это не всегда нужно. Квантование переводит параметры в 16-битные (FP16) или даже 8-битные (INT8), что даёт:
✅ уменьшает размер модели
✅ увеличивает вычисления (особенно на CPU)
✅ Снижает потребления памяти
Очень часто используется для выкатывания в прод LLM моделей.
2️⃣ Прунинг (Pruning) — убираем ненужные нейроны
Некоторые нейроны и связи в сети почти не влияют на результат. Мы можем их обрезать (обнулить веса), не теряя качество!
✅ быстрее инференс
✅ До 90% меньше весов без потери точности
3️⃣ Дистилляция знаний (Knowledge Distillation) — создаём "ученика"
Суть метода: большая мощная модель (teacher) обучает маленькую (student). Вместо обычных меток "ученик" учится предсказывать поведение учителя. По сути, бОльшая сеть, учит меньшую.
✅ Меньше размер модели
✅ Скорость выше, но точность почти такая же
✅ Отлично работает для NLP и CV
4️⃣ Компиляция и ускорение (например TensorRT, ONNX)
Чтобы модель работала быстрее, её можно оптимизировать под железо. Это делается с помощью:
ONNX Runtime — ускоряет модели на CPU/GPU
TensorRT (NVIDIA видеокарточки) — даётмногократное ускорение на GPU
TorchScript / XLA (JAX, TensorFlow) — компилирует модель перед запуском
✅ Быстрее работа на проде
✅ Оптимизация под конкретное железо (ARM, GPU, TPU)
Оптимизация модели — 🔑 ключевой этап перед продом. Это позволяет ускорить работу, уменьшить память и запустить нейросеть даже на слабых (читаем_как_доступных_нам) устройствах. Не забываем, что при оптимизации мы теряем какой-то процент качества модели.
#MachineLearning #DeepLearning #AI #Модель #Оптимизация #Квантование #Прунинг #TensorRT #ONNX #Distillation #BigData
Когда нейросеть уже обучена, её можно ускорить, облегчить и адаптировать для реальных задач. Это важный шаг, если ты хочешь запускать модель на слабых устройствах, делать её дешевле в проде и ускорять работу без (относительной) потери качества. Давай разберём основные методы оптимизации!
1️⃣ Квантование (Quantization) — уменьшаем размер и ускоряем
Нейросети обычно используют 32-битные числа (FP32), но это не всегда нужно. Квантование переводит параметры в 16-битные (FP16) или даже 8-битные (INT8), что даёт:
✅ уменьшает размер модели
✅ увеличивает вычисления (особенно на CPU)
✅ Снижает потребления памяти
Очень часто используется для выкатывания в прод LLM моделей.
2️⃣ Прунинг (Pruning) — убираем ненужные нейроны
Некоторые нейроны и связи в сети почти не влияют на результат. Мы можем их обрезать (обнулить веса), не теряя качество!
✅ быстрее инференс
✅ До 90% меньше весов без потери точности
3️⃣ Дистилляция знаний (Knowledge Distillation) — создаём "ученика"
Суть метода: большая мощная модель (teacher) обучает маленькую (student). Вместо обычных меток "ученик" учится предсказывать поведение учителя. По сути, бОльшая сеть, учит меньшую.
✅ Меньше размер модели
✅ Скорость выше, но точность почти такая же
✅ Отлично работает для NLP и CV
4️⃣ Компиляция и ускорение (например TensorRT, ONNX)
Чтобы модель работала быстрее, её можно оптимизировать под железо. Это делается с помощью:
ONNX Runtime — ускоряет модели на CPU/GPU
TensorRT (NVIDIA видеокарточки) — даётмногократное ускорение на GPU
TorchScript / XLA (JAX, TensorFlow) — компилирует модель перед запуском
✅ Быстрее работа на проде
✅ Оптимизация под конкретное железо (ARM, GPU, TPU)
Оптимизация модели — 🔑 ключевой этап перед продом. Это позволяет ускорить работу, уменьшить память и запустить нейросеть даже на слабых (читаем_как_доступных_нам) устройствах. Не забываем, что при оптимизации мы теряем какой-то процент качества модели.
#MachineLearning #DeepLearning #AI #Модель #Оптимизация #Квантование #Прунинг #TensorRT #ONNX #Distillation #BigData
🔥3
🔥 Развёртывание нейросетевой модели: как вывести её в продакшн?
После того, как модель обучена, её нужно развернуть – сделать доступной для пользователей. Развёртывание – это не просто «залить код на сервер», а целый процесс, включающий оптимизацию, упаковку и мониторинг. Давайте разберёмся!
🚀 Шаги развёртывания модели
1️⃣ Выбор формата модели
Перед развёртыванием модель часто конвертируют в более удобный формат:
🔹 ONNX – кросс-платформенный стандарт, который можно запустить на разных устройствах.
🔹 TensorRT – ускоренный формат от NVIDIA для работы на GPU.
🔹 TorchScript – сериализованный формат для работы с PyTorch-моделями.
2️⃣ Оптимизация модели
Перед развёртыванием важно сделать модель быстрее и легче (смотри один из предыдущих постов)
3️⃣ Выбор способа развертывания
В зависимости от проекта, модель можно запустить:
🔹 Как REST API – самый популярный вариант. Используются FastAPI, Flask, Django.
4️⃣ Запуск на сервере
Модель нужно запустить в надёжном окружении:
🔹 Docker – упаковываем всё в контейнер для удобного развертывания.
🔹 Kubernetes – управляем масштабированием модели в продакшне.
5️⃣ Мониторинг и обновление
После запуска нужно следить за производительностью модели:
🔹 Логирование запросов и ошибок (например, с Prometheus, Grafana).
🔹 A/B тестирование новых версий модели.
🎯 Вывод
Развёртывание модели – это не просто финальный этап, а непрерывный процесс. Важно оптимизировать, тестировать и следить за её работой, чтобы модель приносила пользу в реальных условиях!
В следующем посте расскажу подробнее о мониторинге ML-моделей! 👀
#MachineLearning #DeepLearning #MLDeployment #AI #НейронныеСети #DataScience #TensorRT #ONNX #Docker #DevOps
После того, как модель обучена, её нужно развернуть – сделать доступной для пользователей. Развёртывание – это не просто «залить код на сервер», а целый процесс, включающий оптимизацию, упаковку и мониторинг. Давайте разберёмся!
🚀 Шаги развёртывания модели
1️⃣ Выбор формата модели
Перед развёртыванием модель часто конвертируют в более удобный формат:
🔹 ONNX – кросс-платформенный стандарт, который можно запустить на разных устройствах.
🔹 TensorRT – ускоренный формат от NVIDIA для работы на GPU.
🔹 TorchScript – сериализованный формат для работы с PyTorch-моделями.
2️⃣ Оптимизация модели
Перед развёртыванием важно сделать модель быстрее и легче (смотри один из предыдущих постов)
3️⃣ Выбор способа развертывания
В зависимости от проекта, модель можно запустить:
🔹 Как REST API – самый популярный вариант. Используются FastAPI, Flask, Django.
4️⃣ Запуск на сервере
Модель нужно запустить в надёжном окружении:
🔹 Docker – упаковываем всё в контейнер для удобного развертывания.
🔹 Kubernetes – управляем масштабированием модели в продакшне.
5️⃣ Мониторинг и обновление
После запуска нужно следить за производительностью модели:
🔹 Логирование запросов и ошибок (например, с Prometheus, Grafana).
🔹 A/B тестирование новых версий модели.
🎯 Вывод
Развёртывание модели – это не просто финальный этап, а непрерывный процесс. Важно оптимизировать, тестировать и следить за её работой, чтобы модель приносила пользу в реальных условиях!
В следующем посте расскажу подробнее о мониторинге ML-моделей! 👀
#MachineLearning #DeepLearning #MLDeployment #AI #НейронныеСети #DataScience #TensorRT #ONNX #Docker #DevOps
🔥3🦄1
🔍 Мониторинг нейросетей: Как следить за моделью после развертывания?
Обучить нейросеть — это только половина дела. Настоящая магия начинается, когда модель выходит в продакшн и сталкивается с реальными данными. Без мониторинга она может начать выдавать ошибки, деградировать или просто перестать соответствовать новым условиям. Сегодня разберём, почему мониторинг важен и какие метрики стоит отслеживать.
📊 Почему мониторинг критически важен?
✔️ Деградация модели – с течением времени входные данные могут изменяться, и модель начнёт давать неточные предсказания.
✔️ Эффективность в реальном мире – точность модели на тесте ≠ точность в реальных условиях. Нужно следить за её работой.
✔️ Выявление багов и аномалий – ошибки в данных, некорректные предсказания, неожиданные паттерны – всё это выявляется при мониторинге.
🔎 Какие метрики нужно отслеживать?
1️⃣ Качество предсказаний
Accuracy, Precision, Recall, F1-score (для классификации)
MSE, MAE (для регрессии)
IoU (для сегментации)
📌 Пример: если модель для детекции объектов начала пропускать машины на камерах наблюдения – это тревожный знак!
2️⃣ изменение входных данных
Изменение распределений признаков
Проверка новых аномальных значений
📌 Пример: модель обучалась на фото днём, но теперь получает кадры ночью – данные изменились!
3️⃣ изменение зависимости данных
Если меняется взаимосвязь между входом и выходом модели
📌 Пример: модель предсказывала спрос на такси в городе, но после нового закона спрос изменился, и старые паттерны больше не работают.
4️⃣ производительность
Время ответа модели (инференс)
Нагрузка на GPU/CPU
📌 Пример: если задержка обработки видео выросла с 10 мс до 500 мс – пользователи заметят лаги!
5️⃣ Ошибки и аномалии
Логирование неожиданных выходов
Проверка распределения классов
📌 Пример: если модель вместо 10 классов начала предсказывать только 3, значит, что-то пошло не так.
🎯 Вывод
Мониторинг нейросетей — это не просто графики, а ключ к стабильной и эффективной работе модели. Если не следить за ней, можно внезапно обнаружить, что система принимает неверные решения, а пользователи теряют доверие.
#MachineLearning #DeepLearning #AI #Нейросети #MLMonitoring #AIModel #DataScience
Обучить нейросеть — это только половина дела. Настоящая магия начинается, когда модель выходит в продакшн и сталкивается с реальными данными. Без мониторинга она может начать выдавать ошибки, деградировать или просто перестать соответствовать новым условиям. Сегодня разберём, почему мониторинг важен и какие метрики стоит отслеживать.
📊 Почему мониторинг критически важен?
✔️ Деградация модели – с течением времени входные данные могут изменяться, и модель начнёт давать неточные предсказания.
✔️ Эффективность в реальном мире – точность модели на тесте ≠ точность в реальных условиях. Нужно следить за её работой.
✔️ Выявление багов и аномалий – ошибки в данных, некорректные предсказания, неожиданные паттерны – всё это выявляется при мониторинге.
🔎 Какие метрики нужно отслеживать?
1️⃣ Качество предсказаний
Accuracy, Precision, Recall, F1-score (для классификации)
MSE, MAE (для регрессии)
IoU (для сегментации)
📌 Пример: если модель для детекции объектов начала пропускать машины на камерах наблюдения – это тревожный знак!
2️⃣ изменение входных данных
Изменение распределений признаков
Проверка новых аномальных значений
📌 Пример: модель обучалась на фото днём, но теперь получает кадры ночью – данные изменились!
3️⃣ изменение зависимости данных
Если меняется взаимосвязь между входом и выходом модели
📌 Пример: модель предсказывала спрос на такси в городе, но после нового закона спрос изменился, и старые паттерны больше не работают.
4️⃣ производительность
Время ответа модели (инференс)
Нагрузка на GPU/CPU
📌 Пример: если задержка обработки видео выросла с 10 мс до 500 мс – пользователи заметят лаги!
5️⃣ Ошибки и аномалии
Логирование неожиданных выходов
Проверка распределения классов
📌 Пример: если модель вместо 10 классов начала предсказывать только 3, значит, что-то пошло не так.
🎯 Вывод
Мониторинг нейросетей — это не просто графики, а ключ к стабильной и эффективной работе модели. Если не следить за ней, можно внезапно обнаружить, что система принимает неверные решения, а пользователи теряют доверие.
#MachineLearning #DeepLearning #AI #Нейросети #MLMonitoring #AIModel #DataScience
🔥3❤1🤯1
Несколько дней назад забегал в свою школу в гости, где провел с 7-11 класс. Попросили провести профориентацию для школьников 8-10 класс. Получил очень интересный опыт. Побывал по «ту» сторону школьного кабинета. Рассказывал, как и где используется ИИ, так как большинство знакомо только с ChatGPT и популярными аналогами.
🔥8
Профдеформация разработчика нейросетей 🤖📊
Я — человек-таблица. Может, это моя суть, а может, просто работа вплелась в повседневность. Но одно безусловно — это конструктивная часть моей daily routine.
🔹 3 года подряд веду календарь задач. Крашу успехи, помечаем провалы и невыполненные задачи, планирую месяцы вперед, держу вектор на годы.
🔹 Табличка доход/расход? Конечно. Банковские приложения — это хорошо, но они не учитывают всех нюансов (переводы друг-другу и прочее). В конце месяца строю графики доход - расход - сальдо.
🔹 Когда слышу «80% людей делают ЭТО», сразу: СТОООП! Где данные? Где эксперимент? Откуда цифра? Дай мне методологию.
Чем глубже уходишь в цифры, тем больше вопросов к данным вокруг.
ЧеКоГо, слепо верим в статистику или задаем вопросы? 🤔📉
Я — человек-таблица. Может, это моя суть, а может, просто работа вплелась в повседневность. Но одно безусловно — это конструктивная часть моей daily routine.
🔹 3 года подряд веду календарь задач. Крашу успехи, помечаем провалы и невыполненные задачи, планирую месяцы вперед, держу вектор на годы.
🔹 Табличка доход/расход? Конечно. Банковские приложения — это хорошо, но они не учитывают всех нюансов (переводы друг-другу и прочее). В конце месяца строю графики доход - расход - сальдо.
🔹 Когда слышу «80% людей делают ЭТО», сразу: СТОООП! Где данные? Где эксперимент? Откуда цифра? Дай мне методологию.
Чем глубже уходишь в цифры, тем больше вопросов к данным вокруг.
ЧеКоГо, слепо верим в статистику или задаем вопросы? 🤔📉
🔥4👍1
Разметка данных в компьютерном зрении: подходы и инструменты
В любой задаче машинного обучения, особенно в компьютерном зрении, правильная разметка данных — это основа успеха. От качества разметки зависит, насколько точно модель будет воспринимать и обрабатывать данные. Сегодня поговорим о том, как подходить к разметке, какие инструменты использовать, и как избежать ошибок в процессе.
Поделюсь инструментами для разметки, которые использую лично.
продолжение смотри в комментариях...
В любой задаче машинного обучения, особенно в компьютерном зрении, правильная разметка данных — это основа успеха. От качества разметки зависит, насколько точно модель будет воспринимать и обрабатывать данные. Сегодня поговорим о том, как подходить к разметке, какие инструменты использовать, и как избежать ошибок в процессе.
Поделюсь инструментами для разметки, которые использую лично.
продолжение смотри в комментариях...
🆒1
🚀 Как я проводил собеседования по Python: ключевые вопросы и ответы 🚀
Привет, друзья! Всю прошлую неделю мне довелось собеседовать в компанию новых сотрудников! Хочу поделиться опытом проведения собеседований по Python. Вот что важно знать кандидатам (по моему субъективному мнению):
🐍 Основы Python
Что это за язык?
Интерпретируемый, динамически типизированный, высокоуровневый, ООП-ориентированный, мультипарадигмальный.
Слаботипизированный : можно складывать int и float.
Структуры данных
Списки (list) : изменяемые, упорядоченные.
Кортежи (tuple) : неизменяемые, быстрые.
Множества (set) : уникальные элементы, хеш-таблица.
Словари (dict) : ассоциативные массивы (ключ-значение). И ТД.
🔒 GIL и многопоточность
GIL (Global Interpreter Lock) :
Блокирует выполнение кода в нескольких потоках одновременно.
🗑 Управление памятью
Когда объект не удаляется? Вопрос про счетчик ссылок и сборщик мусора.
🔄 Копирование объектов
Поверхностная копия (copy.copy) : копирует ссылки.
Глубокая копия (copy.deepcopy) : полная независимая копия.
⚡️ Оптимизация работы с данными
Вам поступает большой массив данных, но вы не можете считать его поместить в память.
Решение: Используйте генераторы.
✨ Декораторы
Что это?
Функции, модифицирующие другие функции.
Пример: логирование, замер времени выполнения.
🏛 ООП: 3 кита
Наследование :
Потомок наследует методы родителя.
Полиморфизм :
Один интерфейс — разное поведение.
Инкапсуляция :
Сокрытие данных (_protected, __private).
Базовый экспресс-тест на 10-15 минут.
Привет, друзья! Всю прошлую неделю мне довелось собеседовать в компанию новых сотрудников! Хочу поделиться опытом проведения собеседований по Python. Вот что важно знать кандидатам (по моему субъективному мнению):
🐍 Основы Python
Что это за язык?
Интерпретируемый, динамически типизированный, высокоуровневый, ООП-ориентированный, мультипарадигмальный.
Слаботипизированный : можно складывать int и float.
Структуры данных
Списки (list) : изменяемые, упорядоченные.
Кортежи (tuple) : неизменяемые, быстрые.
Множества (set) : уникальные элементы, хеш-таблица.
Словари (dict) : ассоциативные массивы (ключ-значение). И ТД.
🔒 GIL и многопоточность
GIL (Global Interpreter Lock) :
Блокирует выполнение кода в нескольких потоках одновременно.
🗑 Управление памятью
Когда объект не удаляется? Вопрос про счетчик ссылок и сборщик мусора.
🔄 Копирование объектов
Поверхностная копия (copy.copy) : копирует ссылки.
Глубокая копия (copy.deepcopy) : полная независимая копия.
⚡️ Оптимизация работы с данными
Вам поступает большой массив данных, но вы не можете считать его поместить в память.
Решение: Используйте генераторы.
✨ Декораторы
Что это?
Функции, модифицирующие другие функции.
Пример: логирование, замер времени выполнения.
🏛 ООП: 3 кита
Наследование :
Потомок наследует методы родителя.
Полиморфизм :
Один интерфейс — разное поведение.
Инкапсуляция :
Сокрытие данных (_protected, __private).
Базовый экспресс-тест на 10-15 минут.
👍3
🔥 Что нужно знать для собеседования на разработчика нейронных сетей?
Вот основные тематики, которые часто обсуждаются на собеседованиях (тематический чек-лист):
Математика:
Линейная алгебра
Математический анализ
Статистика
Python:
Язык: особенности, интерпретируемость, динамическая типизация
Структуры данных: списки, кортежи, множества, словари (алгоритмы – крайне редко)
Объектно-ориентированное программирование
SQL:
Основы работы с БД (редко спрашивают, если не используешь в работе)
Классический машинное обучение:
Алгоритмы (линейная регрессия, SVM, деревья, ансамбли)
Метрики качества
Подбор гиперпараметров
Методы оптимизации
Классические архитектуры глубоких нейронных сетей:
Примеры для компьютерного зрения: ResNet, U-Net, YOLO, иногда трансформеры
Метрики, градиентный спуск и его модификации, оптимизаторы
Linux:
Работа на серверах и разработка (90% случаев – на Linux)
Разметка данных:
Подходы к разметке
Методы проверки качества
Кросс-валидация
PyTorch / OpenCV:
Реализация и вопросы (примерно 10-15% собеседований)
Контейнеризация:
Docker, Docker Compose
Работа с Git:
Системы контроля версий
Работа с GPU:
Оценка необходимых мощностей для работы сервиса
Эти темы составляют базис знаний, который поможет успешно пройти собеседование на позицию разработчика нейронных сетей. Успехов!
Вот основные тематики, которые часто обсуждаются на собеседованиях (тематический чек-лист):
Математика:
Линейная алгебра
Математический анализ
Статистика
Python:
Язык: особенности, интерпретируемость, динамическая типизация
Структуры данных: списки, кортежи, множества, словари (алгоритмы – крайне редко)
Объектно-ориентированное программирование
SQL:
Основы работы с БД (редко спрашивают, если не используешь в работе)
Классический машинное обучение:
Алгоритмы (линейная регрессия, SVM, деревья, ансамбли)
Метрики качества
Подбор гиперпараметров
Методы оптимизации
Классические архитектуры глубоких нейронных сетей:
Примеры для компьютерного зрения: ResNet, U-Net, YOLO, иногда трансформеры
Метрики, градиентный спуск и его модификации, оптимизаторы
Linux:
Работа на серверах и разработка (90% случаев – на Linux)
Разметка данных:
Подходы к разметке
Методы проверки качества
Кросс-валидация
PyTorch / OpenCV:
Реализация и вопросы (примерно 10-15% собеседований)
Контейнеризация:
Docker, Docker Compose
Работа с Git:
Системы контроля версий
Работа с GPU:
Оценка необходимых мощностей для работы сервиса
Эти темы составляют базис знаний, который поможет успешно пройти собеседование на позицию разработчика нейронных сетей. Успехов!
🔥4
Я хочу поделиться своим путешествием в мир английского языка. 😊
В школе и университете я усердно занимался, учил грамматику, правила и читал тексты, но, как это часто бывает, говорить на языке мне так и не удалось. Словно язык был чем-то недостижимым, пока в свои 20 я не начал работать в отеле. Именно там, в гуще реальных разговоров с людьми со всего мира, я впервые почувствовал, что барьер можно преодолеть. Раньше моя речь была ужасно неуклюжей, но диалог уже происходил – это дало надежду. 💬
Когда я пришёл в IT, я понял, что пора за дело. 💻 Сначала я решился на занятия с репетитором – индивидуальные уроки, постоянное внимание, оттачивание каждого нюанса. Это было классическим способом, но как же быстро устал от привязанности ко времени и строгого расписания! ⏰ Вскоре я попробовал разговорный клуб, где платил около 2000 рублей в месяц за неограниченные встречи. Атмосфера была живой, общение – насыщенным, но ощущение, что я всё ещё не нахожу своего ритма, не отпускало меня. 🎤
Затем я пришёл к просмотру фильмов в оригинале – пришлось заставлять себя, ведь кино раньше не занимало меня так. 🍿 И, знаете, это тоже быстро наскучило. Вот тогда я открыл для себя italki. Я нашёл преподавателя-носителя из Британии (между прочим за 1000р/час) и начал заниматься с ним примерно полгода. Это был переломный момент! 🇬🇧 Я почувствовал, что могу говорить относительно свободно, что понимаю на слух всё, что говорят, и ошибки – уже не страшны, их сразу исправляют прямо в процессе разговора. ✔️
Но и это время, строго привязанное к урокам, со временем надоело. В это время я начал активно путешествовать, встречаться с носителями языка вживую – и это настоящий кайф! 🌍✈️ Ничто так не тренирует, как живое общение, когда язык перестаёт быть учебным предметом, а становится инструментом для новых знакомств и приключений. Примерно в это же время я искал работу и проходил несколько собеседований на английском. 💼
Сейчас, чтобы поддерживать уровень, я использую приложение loora за 20 баксов в месяц, уделяя всего 10-15 минут в день на различные топики. 📱 И знаете, даже маленькое ежедневное общение с LLM-моделью в приложении напоминает, что язык – это живой организм, который требует постоянной заботы. ❤️
П.С. это не реклама приложений =) за рекомендациями репетитора и промокода на italki в лс.
В школе и университете я усердно занимался, учил грамматику, правила и читал тексты, но, как это часто бывает, говорить на языке мне так и не удалось. Словно язык был чем-то недостижимым, пока в свои 20 я не начал работать в отеле. Именно там, в гуще реальных разговоров с людьми со всего мира, я впервые почувствовал, что барьер можно преодолеть. Раньше моя речь была ужасно неуклюжей, но диалог уже происходил – это дало надежду. 💬
Когда я пришёл в IT, я понял, что пора за дело. 💻 Сначала я решился на занятия с репетитором – индивидуальные уроки, постоянное внимание, оттачивание каждого нюанса. Это было классическим способом, но как же быстро устал от привязанности ко времени и строгого расписания! ⏰ Вскоре я попробовал разговорный клуб, где платил около 2000 рублей в месяц за неограниченные встречи. Атмосфера была живой, общение – насыщенным, но ощущение, что я всё ещё не нахожу своего ритма, не отпускало меня. 🎤
Затем я пришёл к просмотру фильмов в оригинале – пришлось заставлять себя, ведь кино раньше не занимало меня так. 🍿 И, знаете, это тоже быстро наскучило. Вот тогда я открыл для себя italki. Я нашёл преподавателя-носителя из Британии (между прочим за 1000р/час) и начал заниматься с ним примерно полгода. Это был переломный момент! 🇬🇧 Я почувствовал, что могу говорить относительно свободно, что понимаю на слух всё, что говорят, и ошибки – уже не страшны, их сразу исправляют прямо в процессе разговора. ✔️
Но и это время, строго привязанное к урокам, со временем надоело. В это время я начал активно путешествовать, встречаться с носителями языка вживую – и это настоящий кайф! 🌍✈️ Ничто так не тренирует, как живое общение, когда язык перестаёт быть учебным предметом, а становится инструментом для новых знакомств и приключений. Примерно в это же время я искал работу и проходил несколько собеседований на английском. 💼
Сейчас, чтобы поддерживать уровень, я использую приложение loora за 20 баксов в месяц, уделяя всего 10-15 минут в день на различные топики. 📱 И знаете, даже маленькое ежедневное общение с LLM-моделью в приложении напоминает, что язык – это живой организм, который требует постоянной заботы. ❤️
П.С. это не реклама приложений =) за рекомендациями репетитора и промокода на italki в лс.
🔥6👍1
📚 Математика для ML: Что Нужно Знать? 🧠
Привет, друзья! Сегодня поговорим о математике — фундаменте машинного обучения и data science. Да-да, той самой математике, которая может показаться сложной, но без которой в ML никуда. 🚀
✨ Почему это важно?
Собеседования: На собесах часто спрашивают основы математики, чтобы понять, насколько глубоко вы понимаете процессы.
Понимание алгоритмов: Без математики сложно разобраться, как работают модели, почему они дают такие результаты и как их улучшить.
Чтение статей: Большинство научных статей по ML написаны с использованием математических формул. Без базы вы просто не сможете их осилить.
📕 Рекомендация: Книга "Справочник по высшей математике" А.А. Гусак, Г.М. Гусак, Е.А. Бричкова
Эта книга — настоящий кладезь знаний! Она охватывает все темы, которые могут пригодиться в машинном обучении. Скачать её можно в интернете пдф или найти по ссылке https://alexandr4784.narod.ru/gusak_s.html
в комментариях РАЗБИРАЮ каждый раздел книги.
Привет, друзья! Сегодня поговорим о математике — фундаменте машинного обучения и data science. Да-да, той самой математике, которая может показаться сложной, но без которой в ML никуда. 🚀
✨ Почему это важно?
Собеседования: На собесах часто спрашивают основы математики, чтобы понять, насколько глубоко вы понимаете процессы.
Понимание алгоритмов: Без математики сложно разобраться, как работают модели, почему они дают такие результаты и как их улучшить.
Чтение статей: Большинство научных статей по ML написаны с использованием математических формул. Без базы вы просто не сможете их осилить.
📕 Рекомендация: Книга "Справочник по высшей математике" А.А. Гусак, Г.М. Гусак, Е.А. Бричкова
Эта книга — настоящий кладезь знаний! Она охватывает все темы, которые могут пригодиться в машинном обучении. Скачать её можно в интернете пдф или найти по ссылке https://alexandr4784.narod.ru/gusak_s.html
в комментариях РАЗБИРАЮ каждый раздел книги.
alexandr4784.narod.ru
А.А. Гусак, Г.М. Гусак, Е.А. Бричикова. Справочник по высшей математике
🔥3
🚀 5 Пет-Проектов для Джуна в CV и NLP
Привет, друзья! Сегодня делюсь идеями для пет-проектов в области компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP) . Эти проекты помогут вам набить руку, углубить знания и добавить крутые кейсы в портфолио. 🎯
1. "Умный Сканер Чеков"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Создайте приложение, которое сканирует фотографии чеков и автоматически извлекает информацию: название товаров, цены, итоговую сумму. Можно добавить функцию категоризации покупок (еда, транспорт, развлечения) с помощью NLP.
Технологии:
CV: OpenCV или Tesseract OCR для распознавания текста.
NLP: SpaCy или Transformers для анализа текста.
Чем полезен? Учит работать с OCR, структурированием данных и их визуализацией.
2. "Классификатор Мемов"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Напишите модель, которая классифицирует мемы по темам (например, "кошки", "политика", "геймеры"). Если хотите усложнить, добавьте генерацию подписей к мемам на основе их содержания.
Технологии:
CV: PyTorch для анализа изображений.
NLP: Hugging Face Transformers для генерации текста.
Чем полезен? Помогает освоить классификацию изображений и текста, а также работу с готовыми датасетами (например, Memotion Dataset).
3. "Детектор Эмоций в Видео"
Область: Компьютерное зрение
Описание: Разработайте систему, которая анализирует видео и определяет эмоции людей на экране (радость, грусть, злость и т.д.). Можно добавить визуализацию эмоций в реальном времени.
Технологии:
CV: OpenCV, MediaPipe, или DeepFace для анализа лиц.
ML: Pre-trained модели для распознавания эмоций.
Чем полезен? Учит работать с видео, обработкой потоковых данных и предобученными моделями.
4. "Умный Чат-бот для Поддержки"
Область: NLP
Описание: Создайте чат-бота, который отвечает на часто задаваемые вопросы (FAQ) или помогает пользователям решать задачи (например, заказать пиццу, узнать погоду). Добавьте функцию анализа тональности сообщений, чтобы бот мог адаптировать ответы.
Технологии:
NLP: Hugging Face Transformers.
Backend: Flask/FastAPI для создания API.
Чем полезен? Прекрасный способ освоить диалоговые системы и интеграцию NLP в реальные приложения.
5. "Генератор Названий для Стартапов"
Область: NLP
Описание: Напишите модель, которая генерирует креативные названия для стартапов на основе описания бизнеса. Например, если пользователь вводит "приложение для доставки еды", модель предлагает варианты вроде "FoodExpress" или "MealMate".
Технологии:
NLP: GPT, T5 или другие языковые модели.
Чем полезен? Учит работать с генеративными моделями и создавать удобные интерфейсы для взаимодействия с ML-системами.
💡 Почему эти проекты?
Практичность: Все идеи можно реализовать за несколько недель и показать реальный результат.
Разнообразие: Охватывают разные аспекты CV и NLP.
Масштабируемость: Каждый проект можно улучшать и расширять, добавляя новые фичи.
📌 Совет: Не забудьте оформить свои проекты красиво! Залейте код на GitHub, сделайте README с описанием проекта, и добавьте демо-видео или интерактивный интерфейс. Это поможет вам выделиться на собеседованиях.
⚡️ Выбирайте проект, который вас вдохновляет, и вперёд — к новым достижениям! Удачи! 💪
#ML #ComputerVision #NLP #PetProjects #JuniorDeveloper
Привет, друзья! Сегодня делюсь идеями для пет-проектов в области компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP) . Эти проекты помогут вам набить руку, углубить знания и добавить крутые кейсы в портфолио. 🎯
1. "Умный Сканер Чеков"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Создайте приложение, которое сканирует фотографии чеков и автоматически извлекает информацию: название товаров, цены, итоговую сумму. Можно добавить функцию категоризации покупок (еда, транспорт, развлечения) с помощью NLP.
Технологии:
CV: OpenCV или Tesseract OCR для распознавания текста.
NLP: SpaCy или Transformers для анализа текста.
Чем полезен? Учит работать с OCR, структурированием данных и их визуализацией.
2. "Классификатор Мемов"
Область: Компьютерное зрение + NLP
Описание: Напишите модель, которая классифицирует мемы по темам (например, "кошки", "политика", "геймеры"). Если хотите усложнить, добавьте генерацию подписей к мемам на основе их содержания.
Технологии:
CV: PyTorch для анализа изображений.
NLP: Hugging Face Transformers для генерации текста.
Чем полезен? Помогает освоить классификацию изображений и текста, а также работу с готовыми датасетами (например, Memotion Dataset).
3. "Детектор Эмоций в Видео"
Область: Компьютерное зрение
Описание: Разработайте систему, которая анализирует видео и определяет эмоции людей на экране (радость, грусть, злость и т.д.). Можно добавить визуализацию эмоций в реальном времени.
Технологии:
CV: OpenCV, MediaPipe, или DeepFace для анализа лиц.
ML: Pre-trained модели для распознавания эмоций.
Чем полезен? Учит работать с видео, обработкой потоковых данных и предобученными моделями.
4. "Умный Чат-бот для Поддержки"
Область: NLP
Описание: Создайте чат-бота, который отвечает на часто задаваемые вопросы (FAQ) или помогает пользователям решать задачи (например, заказать пиццу, узнать погоду). Добавьте функцию анализа тональности сообщений, чтобы бот мог адаптировать ответы.
Технологии:
NLP: Hugging Face Transformers.
Backend: Flask/FastAPI для создания API.
Чем полезен? Прекрасный способ освоить диалоговые системы и интеграцию NLP в реальные приложения.
5. "Генератор Названий для Стартапов"
Область: NLP
Описание: Напишите модель, которая генерирует креативные названия для стартапов на основе описания бизнеса. Например, если пользователь вводит "приложение для доставки еды", модель предлагает варианты вроде "FoodExpress" или "MealMate".
Технологии:
NLP: GPT, T5 или другие языковые модели.
Чем полезен? Учит работать с генеративными моделями и создавать удобные интерфейсы для взаимодействия с ML-системами.
💡 Почему эти проекты?
Практичность: Все идеи можно реализовать за несколько недель и показать реальный результат.
Разнообразие: Охватывают разные аспекты CV и NLP.
Масштабируемость: Каждый проект можно улучшать и расширять, добавляя новые фичи.
📌 Совет: Не забудьте оформить свои проекты красиво! Залейте код на GitHub, сделайте README с описанием проекта, и добавьте демо-видео или интерактивный интерфейс. Это поможет вам выделиться на собеседованиях.
⚡️ Выбирайте проект, который вас вдохновляет, и вперёд — к новым достижениям! Удачи! 💪
#ML #ComputerVision #NLP #PetProjects #JuniorDeveloper
🔥4👍1
🤔 Ложные Корреляции: Когда Данные Шутят 😂
Привет, друзья! Сегодня поговорим о ложных корреляциях — тех самых случаях, когда данные показывают связь между явлениями, но на самом деле их нет. Это не только забавно, но и полезно для понимания, почему важно критически анализировать данные. 📊
Что такое ложная корреляция?
Корреляция — это статистическая связь между двумя переменными. Но корреляция ≠ причинно-следственная связь! Иногда данные "врут", и мы видим взаимосвязь там, где её нет.
Например:
Чем больше пожарных приезжают на пожар, тем сильнее ущерб.
Вывод: Пожарные вызывают разрушения? 🚒🔥
Реальность: Большие пожары требуют больше пожарных.
Чем больше зонтиков продаётся, тем больше людей поскользнулось на улице.
☂️跤
Вывод: Зонтики делают людей неуклюжими?
Реальность: Просто дождь заставляет людей покупать зонтики и одновременно создаёт скользкие дорожки.
Чем больше пирожков испекла бабушка, тем больше машин сломалось в городе.
🥧🚗
Вывод: Пирожки портят машины?
Реальность: Никакой связи! Просто бабушка печёт пирожки осенью, когда люди чаще ездят по грязи, и машины ломаются чаще.
Это смешные примеры, в которых, очевидно, нет ничего общего. НО! в реальной жизни вы можете видеть статистику и слепо в нее верить, так как не знаете специфики/реаьной ситуации или одно может опосредованно влиять на другое.
Мораль истории
Ложные корреляции напоминают нам, что нельзя слепо доверять данным. Всегда нужно искать причинно-следственные связи и проверять гипотезы. А ещё они отлично поднимают настроение! 😄
📌 Как избежать ошибок с корреляциями?
Ищите причинность: Не все корреляции имеют смысл. Задавайте вопрос: "А действительно ли одна переменная влияет на другую?"
Анализируйте контекст: Учитывайте внешние факторы, которые могут влиять на данные.
Не доверяйте графикам на веру: Красивые графики могут быть обманчивыми.
🎯 Итог
Ложные корреляции — это не только источник веселья, но и важный урок. Не забывайте проверять свои выводы и всегда искать реальные причины явлений.
#DataScience #Statistics
Привет, друзья! Сегодня поговорим о ложных корреляциях — тех самых случаях, когда данные показывают связь между явлениями, но на самом деле их нет. Это не только забавно, но и полезно для понимания, почему важно критически анализировать данные. 📊
Что такое ложная корреляция?
Корреляция — это статистическая связь между двумя переменными. Но корреляция ≠ причинно-следственная связь! Иногда данные "врут", и мы видим взаимосвязь там, где её нет.
Например:
Чем больше пожарных приезжают на пожар, тем сильнее ущерб.
Вывод: Пожарные вызывают разрушения? 🚒🔥
Реальность: Большие пожары требуют больше пожарных.
Чем больше зонтиков продаётся, тем больше людей поскользнулось на улице.
☂️跤
Вывод: Зонтики делают людей неуклюжими?
Реальность: Просто дождь заставляет людей покупать зонтики и одновременно создаёт скользкие дорожки.
Чем больше пирожков испекла бабушка, тем больше машин сломалось в городе.
🥧🚗
Вывод: Пирожки портят машины?
Реальность: Никакой связи! Просто бабушка печёт пирожки осенью, когда люди чаще ездят по грязи, и машины ломаются чаще.
Это смешные примеры, в которых, очевидно, нет ничего общего. НО! в реальной жизни вы можете видеть статистику и слепо в нее верить, так как не знаете специфики/реаьной ситуации или одно может опосредованно влиять на другое.
Мораль истории
Ложные корреляции напоминают нам, что нельзя слепо доверять данным. Всегда нужно искать причинно-следственные связи и проверять гипотезы. А ещё они отлично поднимают настроение! 😄
📌 Как избежать ошибок с корреляциями?
Ищите причинность: Не все корреляции имеют смысл. Задавайте вопрос: "А действительно ли одна переменная влияет на другую?"
Анализируйте контекст: Учитывайте внешние факторы, которые могут влиять на данные.
Не доверяйте графикам на веру: Красивые графики могут быть обманчивыми.
🎯 Итог
Ложные корреляции — это не только источник веселья, но и важный урок. Не забывайте проверять свои выводы и всегда искать реальные причины явлений.
#DataScience #Statistics
❤🔥2👍2🦄1
Всем привет! Вышла моя новая статья на Хабре про то, как оценивать свои модели для классификации/сегментации/детекции
Посмотреть можно по ссылке!
https://habr.com/ru/companies/slsoft/articles/893694/
Посмотреть можно по ссылке!
https://habr.com/ru/companies/slsoft/articles/893694/
Хабр
Метрики оценки моделей нейронных сетей для чайников
Оценка моделей нейронных сетей играет ключевую роль в выборе наилучшего алгоритма для конкретной задачи. Выбор метрики должен соответствовать целям, поскольку очевидного показателя...
👍5🦄1
Сегодня летал на конференцию от тбанка по ии 🤖
Езжу буквально уже третий год подряд. Абсолютно точно стоит потраченного дня на дорогу!
Рассказывали про два направления: cv & nlp (speech). Все четко и по теме. Ничего лишнего.
Дали презент, за самый лучший вопрос на лекции 🤭
На днях расскажу, что интересного технического узнал.
Езжу буквально уже третий год подряд. Абсолютно точно стоит потраченного дня на дорогу!
Рассказывали про два направления: cv & nlp (speech). Все четко и по теме. Ничего лишнего.
Дали презент, за самый лучший вопрос на лекции 🤭
На днях расскажу, что интересного технического узнал.
🔥5❤1👍1
че кого по конфе. рассказываю.
Я был на трех сессиях. Генеративные модели, звук, Вижн модели. И успел понетворкаться с коллегами (оч полезно, кстати).
генеративные. Не мой профиль. Не работал с ними. Но. Услышал важную вещь, что можно заниматься достойно дообучением на свой домен с минимальными ресурсами и приемлемым качеством (даже в коллабе!)
звук. Спикер был, кажется, из сбера. делают тех поддережку. Определяют эмоции человека и специалиста из ТП. Мы пришли к тому, что, когда мы звоним на линию ТП, нас больше не будут спрашивать про оценку качества. Наша речь за нас все скажет сама, модели способны определять тональность наших вопросов и ответов. Делается глубокий анализ эмоций в течение разговора. Смотрится ДИНАМИКА, смог ли манагер нас вывести в плюс из минуса. Бизнес, который задавал вопросы ожидает предиктивные модели, по типу, нам надо делать в режиме реального времени предсказание, что нужно сказать клиенту, чтобы вывести его на продажу/хороший настрой и тд.
Поэтому наши эмоции - новый рынок, который будет продаваться в звуке.
ВЛЛМки. все базово, соты и не-соты модели. Что тащить в прод, что для экспериментов. Как инференсить, как запускать. Как дообучать на своем домене. Все по классике. Новинки 2025. Квен2.5, InternVL2.5, Phi3Vision, Siglip2+Gemma3, DeepSeekVL2. (Пробуем, товарищи)
Пэ.Сэ. А кружку получил за самый лучший вопрос на сессии по VLLM. Вопрос был такой. Сможет ли вллм-ка полностью заменить пайплайн OCR-NER-алгоритмику с достоинством забирая первенство. И будет ли это в ближайшие полтора - два года сделать относительно экономически выгодно.
По генеративкам в комментах слайды.
Я был на трех сессиях. Генеративные модели, звук, Вижн модели. И успел понетворкаться с коллегами (оч полезно, кстати).
генеративные. Не мой профиль. Не работал с ними. Но. Услышал важную вещь, что можно заниматься достойно дообучением на свой домен с минимальными ресурсами и приемлемым качеством (даже в коллабе!)
звук. Спикер был, кажется, из сбера. делают тех поддережку. Определяют эмоции человека и специалиста из ТП. Мы пришли к тому, что, когда мы звоним на линию ТП, нас больше не будут спрашивать про оценку качества. Наша речь за нас все скажет сама, модели способны определять тональность наших вопросов и ответов. Делается глубокий анализ эмоций в течение разговора. Смотрится ДИНАМИКА, смог ли манагер нас вывести в плюс из минуса. Бизнес, который задавал вопросы ожидает предиктивные модели, по типу, нам надо делать в режиме реального времени предсказание, что нужно сказать клиенту, чтобы вывести его на продажу/хороший настрой и тд.
Поэтому наши эмоции - новый рынок, который будет продаваться в звуке.
ВЛЛМки. все базово, соты и не-соты модели. Что тащить в прод, что для экспериментов. Как инференсить, как запускать. Как дообучать на своем домене. Все по классике. Новинки 2025. Квен2.5, InternVL2.5, Phi3Vision, Siglip2+Gemma3, DeepSeekVL2. (Пробуем, товарищи)
Пэ.Сэ. А кружку получил за самый лучший вопрос на сессии по VLLM. Вопрос был такой. Сможет ли вллм-ка полностью заменить пайплайн OCR-NER-алгоритмику с достоинством забирая первенство. И будет ли это в ближайшие полтора - два года сделать относительно экономически выгодно.
По генеративкам в комментах слайды.
👍1🔥1