Pull to refresh

Comments 11

У меня знакомый есть, специалист по нейросетям. Он говорит, что нейросети — отличная вещь — когда передаешь ее заказчику и она не работает, то всегда можно сказать, что «вы обучали ее на неправильных данных».

А заказчик разве платит не за обученную сеть? Странный заказчик, видимо )

Видимо заказчик жмет бюджет

Карго-культ и танцы с бубном. Почти все пункты подразумевают что нейросеть — черный ящик. Но можно же взять и посмотреть что происходит внутри нее.

Не всегда понятно, на что смотреть. Скажем, приспособили вы ResNet из двух десятков слоев для сегментации котиков. А она не обучается. Куда именно внутрь сети смотреть?

Иногда люблю читать статьи про области, в которых не понимаю ничего, чтобы понять, что именно я не понимаю. Ваш перевод помог, благодарю.
38. Убедитесь в том, что то, что у вас есть — действительно «нейро», и действительно «сеть».
42. Убедитесь, что нейросеть вам вообще нужна. Возможно, хватит логрега или ансамбля решающих деревьев.
Я правильно понимаю, что в конечном счёте всё упирается в данные, на которых данная сеть обучается? И, что, если найти программера, который напишет код, ещё как-то возможно, но найти, например, 1.000.000 уникальных изображений автомобильных знаков или фотографий, например, собак, — просто нереально сложно?
Найти готовый датасет под уникальную задачу в 99% случаев невозможно. Создать свой вполне реально, хоть и трудоемко. Если говорить о ваших примерах, то автомобильные знаки, собак найти можно, хоть и не 1кк экземпляров. Нужно 1кк? Запустите краудсорсинг по фотографированию знаков/собачек. Если ваши объекты, менее популярны, например, кофе-машины или заколки, то придется запустить датамайнинг или краудсорсинг.
Sign up to leave a comment.

Articles