Методы оптимизации процесса разметки для обучения нейронных сетей. Лекция Романа Куцева

Лекция «Методы оптимизации процесса разметки для обучения нейронных сетей» Докладчик: Роман Куцев, руководитель отдела краудсорсинга, отвечает за инструменты по разметке данных, преподает краудсорсинг в ШАДе и ВШЭ. 0:00 Начало лекции 2:59 Несколько фактов о себе 4:24 Зачем мы собираем и размечаем данные? 5:05 А сколько данных нужно собрать? 14:46 Кейс 1 18:23 Разметим 1000 изображений 20:20 Кейс 2 23:11 Кейс 3 26:16 Active Learning 29:37 Synthetic datasets 35:02 Pseudo Labeling 37:42 Pre-labelling 40:45 Добавление ответов ML модели в консенсус 42:53 Поиск ошибок в разметке с помощью ML модели 43:33 Human in the Loop 55:06 Human in the Loop в Dbrain 57:07 Human in the Loop в Яндекс.Такси 59:17 Выводы 1:01:00 Тренды в разметке данных 1:05:52 Ответы на вопросы Наши соцсети: Сайт: VK: Telegram: