Машинное обучение *

Представьте, что вы получили заказ на разметку датасета из 1,000 изображений. Вы берете 20 картинок из сета, проводите тесты и получаете примерную стоимость 1 изображения. В итоге вы оцениваете проект, основываясь на количестве изображений, и устанавливаете цену за каждое. Однако, когда данные приходят, оказывается, что на каждом изображении не один объект к разметке, как было на тестах, а десятки! В итоге вы тратите гораздо больше времени и средств, чем планировали в начале.

Как избежать таких распространенных ошибок и защитить свой бизнес от неожиданных затрат и задержек? Давайте обсудим, какие ошибки чаще всего возникают при оценке проектов по сбору и разметке данных для машинного обучения, и на что важно обращать внимание, чтобы гарантировать корректную оценку ваших проектов. Узнайте больше в статье Романа Фёдорова, эксперта в области подготовки датасетов для машинного обучения.

В одном из прошлых блогов я представил концепцию тестирования LLM. Однако тестирование больших языковых моделей - достаточно сложная тема, которая требует дальнейшего изучения. Существует несколько соображений относительно тестирования моделей машинного обучения и, в частности, LLM, которые необходимо учитывать при разработке и развертывании вашего приложения. В этом блоге я предложу общую структуру, которая будет служить минимальной рекомендацией для тестирования приложений, использующих LLM, включая разговорные агенты, расширенную генерацию поиска и агентов и т. д.

Всем привет! Если вы увлекаетесь 3D-технологиями или просто хотите узнать больше о современных методах создания трехмерных моделей, вам точно стоит прочитать эту статью. Мы погрузимся в метод Atlas — уникальный способ 3D-реконструкции сцены на основе всего лишь 2D-изображений. Вы узнаете, как линейная регрессия и усеченная знаковая функция расстояния (TSDF) могут значительно упростить процесс моделирования, обеспечивая более точные результаты без необходимости использования карт глубины.

Мы рассмотрим ключевые концепции, такие как извлечение признаков с помощью 2D-CNN и превращение их в воксельные объёмы, а также узнаем, как 3D-CNN уточняет эти признаки для более глубокого понимания сцены. Даже если вы не знакомы с терминологией, я постараюсь объяснить всё доступным языком.