Глубокая оптимизация сверточных нейронных сетей: Анализ методов улучшения модели на примере CIFAR-10

Сверточные нейронные сети (CNN) стали основой для обработки изображений и компьютерного зрения. Однако их обучение требует тщательной настройки архитектуры и гиперпараметров, что может быть сложной задачей, особенно при работе с большими наборами данных. В этой статье мы подробно рассмотрим несколько методов оптимизации, используемых для повышения производительности CNN на примере набора данных CIFAR-10, и покажем, как различные техники влияют на потери и точность модели. Мы протестируем аугментацию данных, различные архитектурные решения, такие как Batch Normalization и Dropout, и адаптивные подходы к обучению.

Читать далее

#cv #optimization #machine_learning #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #компьютерное_зрение #cifar_10 | @habr_ai

Автоматизированная оценка стабильности скоринговых моделей на основе временных рядов метрик

Привет, Хабр! Меня зовут Зотов Глеб, я ML-инженер в команде скоринга в билайне. В статье расскажу о том, как не сойти с ума, мониторя десятки графиков вручную. 

Скоринговая модель может быть блестящей на этапе обучения, показывать отличные значения всех метрик на кросс-валидации и радовать бизнес на первых неделях после деплоя. Но вжух — и через два месяца валидационные метрики поползли вниз, отклонения по PSI зашкаливают, а product owner уже поглядывает в твою сторону с подозрением.

Проблема? Проблема. 

Давайте разберемся, почему так происходит и как можно этого избежать. Читать далее

#time_series_analysis #psi #optimization #automatization #machine_learning #feature_stability #model_stability #data_drift #stability_metrics | @habr_ai

LLM на прокачку: практический гайд по Alignment

Мы в Точка Банке делаем свою LLM. Чтобы она работала хорошо, недостаточно просто обучить её на куче текстов. Для получения осмысленного и предсказуемого поведения модели, нужен Alignment — дообучение с учётом предпочтений и ограничений. В статье расскажу, какие методы применяют в современных моделях, и как мы адаптировали их под себя. Читать далее

#llm #reinforcement_learning #alignment #optimization #safety | @habr_ai