Хм... А зачем?) Вообще мой вопрос относился скорее к ванильному VAE - как отметил комментатор выше: "triplet loss тоже справляется неплохо с кластеризацией." - вот интересно, на что он навешивается. А по поводу Вашего подхода хотел уточнить кое-что (попробую сформулировать). Допустим, у меня датасет кошечки/собачки (разметка точная, ошибка разметки <0.001%, дисбаланс классов, скажем, до 1:4), есть разметка на породы как кошечек, так и собачек, причем не полная (как не для всех данных есть разметка, так и не для всех пород), с ошибками, дисбаланс по породам может быть и того сильнее, а также есть разметка на условия съемки (допустим, в помещении / на улице), так же не полная и так же с ошибками, плюс есть корреляция с целевым классом (кошечки чаще в доме, собачки - на улице). Если вопрос формулировать кратко, то в таком сеттинге какие задачи может помочь решить Ваш подход? Например, исправить ошибки разметки, доразметить датасет на условия / породы, выявить породы, которых нет в разметке, распутать условия и метку и т.п.
Не уверен, что аналогия про ткани подходящая, хотя, в некотором смысле, да. Скорее можно провести параллель с тем, как фотография не убила ремесло художника-живописца, хотя последних, вероятно, много меньше в наши дни, чем, скажем, 150 лет назад. Да, из 100 актеров большая часть, видимо, лишится работы, но ремесло как таковое вряд ли исчезнет.
Кто-то ест красную икру, а кто-то - имитацию. При этом не нужно говорить о разнице в цене. Истинные ценители реального искусства будут платить большие деньги за соответствующий контент.
Только что проверил, что даже если открыто написать в чате всю изнанку сюжета
Можно, кстати, и (полу) скрыто: генерировать историю в режиме анализа да еще и на другом языке. Да, спойлер анализа можно раскрыть и текст перевести - но зачем?)) Зато так история по честному будет в контексте.
Не переживайте, люди работают над оптимизацией как самих архитектур, алгоритмов обучения, так и вычислителей, так что накладные расходы будут снижаться.
А где граница между "самыми базовыми пакетами" и "уже не совсем базовыми"?
Без numpy жизни нет, вот он - базовый пакет?
Так тогда Вам следует добавить в заголовок слово "всюду": правда ли, что всюду в Европе...
Хм... А зачем?)
Вообще мой вопрос относился скорее к ванильному VAE - как отметил комментатор выше: "triplet loss тоже справляется неплохо с кластеризацией." - вот интересно, на что он навешивается.
А по поводу Вашего подхода хотел уточнить кое-что (попробую сформулировать).
Допустим, у меня датасет кошечки/собачки (разметка точная, ошибка разметки <0.001%, дисбаланс классов, скажем, до 1:4), есть разметка на породы как кошечек, так и собачек, причем не полная (как не для всех данных есть разметка, так и не для всех пород), с ошибками, дисбаланс по породам может быть и того сильнее, а также есть разметка на условия съемки (допустим, в помещении / на улице), так же не полная и так же с ошибками, плюс есть корреляция с целевым классом (кошечки чаще в доме, собачки - на улице). Если вопрос формулировать кратко, то в таком сеттинге какие задачи может помочь решить Ваш подход? Например, исправить ошибки разметки, доразметить датасет на условия / породы, выявить породы, которых нет в разметке, распутать условия и метку и т.п.
Triplet loss на эмбеддинги накидывать?
У распределения Коши не определено матожидание
Не уверен, что аналогия про ткани подходящая, хотя, в некотором смысле, да. Скорее можно провести параллель с тем, как фотография не убила ремесло художника-живописца, хотя последних, вероятно, много меньше в наши дни, чем, скажем, 150 лет назад. Да, из 100 актеров большая часть, видимо, лишится работы, но ремесло как таковое вряд ли исчезнет.
Не, ну я не имел ввиду прям так сразу ИИ бот) Просто тг бот как интерфейс к конфигу, через менюшки-кнопочки
Нужен бот, которому менеджер будет говорить, что надо поменять, а бот, в свою очередь, будет вносить правки в конфиг)
Кто-то ест красную икру, а кто-то - имитацию. При этом не нужно говорить о разнице в цене. Истинные ценители реального искусства будут платить большие деньги за соответствующий контент.
Всегда будет нужен тот мужик, который знает, куда кувалдой бить.
Можно уточнить, вчем вопрос: можно ли окружать только свои точки, или можно ли окружать область, если в неё попадают свои точки?
Это уже не морской бой, это уже звёздные войны, получается)
И этими студентом был...
А какие тут варианты? Собрать много данных и обучить детектор)
Просто у кого-то в руководстве компании кум владеет энергетической компанией, которая в дата-центр электричество и поставляет.
Можно, кстати, и (полу) скрыто: генерировать историю в режиме анализа да еще и на другом языке. Да, спойлер анализа можно раскрыть и текст перевести - но зачем?)) Зато так история по честному будет в контексте.
А Вы по какой метрике сравниваете?
Или иначе: что понимаете под "интеллект" и "превзойти" в данном контексте?
Не переживайте, люди работают над оптимизацией как самих архитектур, алгоритмов обучения, так и вычислителей, так что накладные расходы будут снижаться.
.
Так и нужно делать. Пробовал - сложно.