Да, конечно! Во всех экспериментах Frida мы использовали соотвествующие префиксы, необходимые для задачи. Результаты замеров отдельно retrieval для моделей можно посмотреть в нашей статье https://arxiv.org/pdf/2507.05713 (параграф Retrieval Evaluation на странице 5).
DS - это Data Science, профессия тех, кто занимается машинным обучением и, в том числе например, обучением нейросетей. К Data Scientology не имеет отношения)
Здесь все еще зависит от базы рецептов, в данном случае мы ориентировались на русскую кухню (о чем мы писали в начале), для того чтобы фреймворк показывал хорошие результаты на кухнях мира, надо будет взять другую базу рецептов.
Безусловно, если по фотографии непонятно, что это за блюдо, то и рецепт для него предложить точно с первой попытки невозможно. Именно поэтому мы и предлагаем на выбор 5 разных рецептов, а пользователь уже сам может выбрать наиболее подходящий.
Безусловно, по одной фотографии без дополнительного анализа точно определить состав не всегда возможно. Именно поэтому мы и предлагаем не один рецепт, а несколько. Идея данного метода - помочь пользователю найти рецепт блюда, которое он ест в данный момент. То есть Вы приходите в ресторан, Вам понравился напиток, Вы его фотографируете и Вам предлагают 5 вариантов, а из них вы уже выбираете наиболее подходящий. Насчет разных видов яичницы, то яичницу с хлебом отделить от яичницы без хлеба вполне реально, так как в одной будет обнаружен на фото хлеб, а в другой нет.
Да, конечно! Во всех экспериментах Frida мы использовали соотвествующие префиксы, необходимые для задачи.
Результаты замеров отдельно retrieval для моделей можно посмотреть в нашей статье https://arxiv.org/pdf/2507.05713 (параграф Retrieval Evaluation на странице 5).
Ой, не туда ответила, это был ответ к другому комментарию. А за комплимент спасибо)
fowrard и backward это про теорию DL. Я бы начала с просмотра вот этого афигенного курса по DL https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning
fowrard и backward это про теорию DL. Я бы начала с просмотра вот этого афигенного курса по DL https://github.com/hse-ds/iad-deep-learning
Конечно! Заповеди - это советы, ни в коем случае не аксиомы! Вопросы тоже, безусловно, стоит читать.
DS - это Data Science, профессия тех, кто занимается машинным обучением и, в том числе например, обучением нейросетей. К Data Scientology не имеет отношения)
Да, хороший поинт, согласна!
Здесь все еще зависит от базы рецептов, в данном случае мы ориентировались на русскую кухню (о чем мы писали в начале), для того чтобы фреймворк показывал хорошие результаты на кухнях мира, надо будет взять другую базу рецептов.
Оу, вот это будет challenge!
Безусловно, если по фотографии непонятно, что это за блюдо, то и рецепт для него предложить точно с первой попытки невозможно. Именно поэтому мы и предлагаем на выбор 5 разных рецептов, а пользователь уже сам может выбрать наиболее подходящий.
Безусловно, по одной фотографии без дополнительного анализа точно определить состав не всегда возможно. Именно поэтому мы и предлагаем не один рецепт, а несколько. Идея данного метода - помочь пользователю найти рецепт блюда, которое он ест в данный момент. То есть Вы приходите в ресторан, Вам понравился напиток, Вы его фотографируете и Вам предлагают 5 вариантов, а из них вы уже выбираете наиболее подходящий.
Насчет разных видов яичницы, то яичницу с хлебом отделить от яичницы без хлеба вполне реально, так как в одной будет обнаружен на фото хлеб, а в другой нет.
Результаты можно посмотреть в нашем гитхабе, там есть код по обучению моделей https://github.com/Alenush/style_transfer_sirius2021summer/blob/master/utils/Models_Fine_tuning_example.ipynb
Оказывается, Джоуи не так уж и прост ;)
Да, тут, к сожалению, возникла небольшая путаница между числом слов и уникальных слов! Спасибо, что заметили! Поправила этот момент! Спасибо!
Да, тут, к сожалению возникла небольшая путаница! Спасибо, что заметили! Поправила этот момент!
А Deepl доступен по API? Нет ли ограничения на количество переведенного текста?