Сверточные нейронные сети (CNN) стали основой для обработки изображений и компьютерного зрения. Однако их обучение требует тщательной настройки архитектуры и гиперпараметров, что может быть сложной задачей, особенно при работе с большими наборами данных. В этой статье мы подробно рассмотрим несколько методов оптимизации, используемых для повышения производительности CNN на примере набора данных CIFAR-10, и покажем, как различные техники влияют на потери и точность модели. Мы протестируем аугментацию данных, различные архитектурные решения, такие как Batch Normalization и Dropout, и адаптивные подходы к обучению.

Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) — это одна из самых востребованных задач в обработке естественного языка (NLP). Чтобы создать качественную модель для NER, требуется тщательно размеченная обучающая выборка, а процесс её создания может занять много времени и ресурсов. В этой статье я расскажу о своём пути разметки данных, начиная с использования Open Source инструментов и переходя к Prodigy, профессиональному инструменту для создания обучающих наборов данных.