Поговорим про задачу Speaker Recognition. О том, как работает такая система, из каких этапов состоит, как мы ее оцениваем.

Как версионировать датасеты, отслеживать историю трансформаций в них? Как хранить метаданные? Как строить графики и статистики по данным? Как сделать это "по красоте" с помощью платформы ClearML

Как можно создавать ML-эксперименты обучения и тестирования, их настраивать, ставить в очередь и запускать прям из веб-интерфейса

В этой статье поговорим про мощный инструмент для организации ML-экспериментов (и не только) с помощью платформы ClearML. Как с помощью нее проводить исследования «по фэншую». Покажу, что данная платформа может хранить всю необходимую информацию для ведения, визуализации, сравнения и воспроизведения экспериментов.

Организация - это важно. То же относится к ML-проектам. Из каких компонент он должен состоять? Как оформить проект, чтобы всего хватало и было удобно это масштабировать? Рассмотрим организацию по шаблону CookieCutter с примерами.

Почему в ходе обучения ML-моделей иногда Loss принимает вместо значений NaN. Рассмотрим причины и способы решения.