Comments 8
Вот картинки, это все прекрасно.
Возможно например натренировать на разбор текста и например разобрать его в нужные шаблоны? Например вопросы и ответы.
Возможно например натренировать на разбор текста и например разобрать его в нужные шаблоны? Например вопросы и ответы.
Да, но какое отношение это имеет к статье? :)
Статья же не про computer vision (и уж тем более не про упомянутый вами NLP), а про общий принцип transfer learning.
Статья же не про computer vision (и уж тем более не про упомянутый вами NLP), а про общий принцип transfer learning.
Ну а почему бы и да?
почему тут не может быть например текста? Текст то же может быть изображением.
и да есть например некий объем своих собственных данных.
Отсюда и возникает вопросы. Я не настоящий сварщик в этой теме, но например определенные задачи для себя, я бы очень хотел решить и возможно уже готовыми наборами. (хренак хренак) Только у меня в большой части не картинки, а текст (хотя и их можно сделать картинками) Или например есть объем данных, где сделано фото кристало и человек все дорожки разметил итд. Ну банальный реверс инженеринг, почему бы потом не научить нейронку делать это максимально самостоятельно? Другой момент, что тут надо набрать некую крит массу, а процесс сам по себе трудоемкий.
В этой статье я расскажу, как использовать метод Transfer Learning на примере распознавания изображений с едой. Про другие инструменты машинного обучения я расскажу на воркшопе «Machine Learning и нейросети для разработчиков».
Если перед нами встает задача распознавания изображений, можно воспользоваться готовым сервисом. Однако, если нужно обучить модель на собственном наборе данных, то придется делать это самостоятельно.
Для таких типовых задач, как классификация изображений, можно воспользоваться готовой архитектурой (AlexNet, VGG, Inception, ResNet и т.д.) и обучить нейросеть на своих данных. Реализации таких сетей с помощью различных фреймворков уже существуют, так что на данном этапе можно использовать одну из них как черный ящик, не вникая глубоко в принцип её работы.
почему тут не может быть например текста? Текст то же может быть изображением.
и да есть например некий объем своих собственных данных.
Отсюда и возникает вопросы. Я не настоящий сварщик в этой теме, но например определенные задачи для себя, я бы очень хотел решить и возможно уже готовыми наборами. (хренак хренак) Только у меня в большой части не картинки, а текст (хотя и их можно сделать картинками) Или например есть объем данных, где сделано фото кристало и человек все дорожки разметил итд. Ну банальный реверс инженеринг, почему бы потом не научить нейронку делать это максимально самостоятельно? Другой момент, что тут надо набрать некую крит массу, а процесс сам по себе трудоемкий.
почему тут не может быть например текста?
Я же сразу сказал: да, может быть, хотя это более сложно. Просто с картинками проще и нагляднее.
Текст то же может быть изображением.
Это, простите, как?
например так
Если вы делаете текст изображением это скорее всего не поможет вам обучить сеть лучше. Вы таким образом просто очень сильно зашумите свои исходные данные и добавите сети проблему распознавания отдельных символов и их реконструкции в слова и предложения, прежде чем она сможет начать выполнять ту щалачу, которую вы перед ней посиавили изначально.
Sign up to leave a comment.
Transfer Learning: как быстро обучить нейросеть на своих данных