Вы научитесь подбирать лучшие модели для решения задачи ML.
Еще одна неделя позади. Теперь ты умеешь создавать прототип – круто!
Сегодня стартует самый большой и трудоемкий модуль.
У тебя уже есть первая версия сервиса и встроенная туда baseline модель. Пришло время искать лучшую модель и выжимать из нее максимум!
Тебе предстоит найти лучший подход к решению задачи машинного обучения. Какие бы модели и гиперпараметры ты не перепробовал, полученные результаты необходимо сравнить.
Здесь помогут инструменты версионирования экспериментов. Сравнение наиболее популярных инструментов ты найдешь в прикрепленных ссылках.
Моя личная рекомендация - Weights and Biases (wandb), ClearML и MLFlow, но ты можешь выбрать любой удобный инструмент или вовсе обойтись без него. Но не забывай, что любое решение всегда должно быть обосновано.
При выборе архитектуры обычно ориентируются не только на качество результатов, но и на быстродействие системы. Две разные модели могут выдавать схожие метрики, однако сильно отличаться по времени обработки одного набора данных. В условиях ограниченных ресурсов или высокой нагруженности быстродействие может стать решающим фактором. Это важно!
В конце модуля мы ожидаем от тебя:
Отчет нужно оформить в README репозитория с проектом.
Ссылки на полезные источники, которые помогут выбрать подходящую модель и оптимизировать гиперпараметры:
Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.