Занятие №11 «Обучение на реальных данных»

Одиннадцатое занятие на курсе «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» для группы НС214. Преподаватель: Александр Пославский Таймкоды: 00:00:07 Проблемы при работе с реальной задачей машинного обучения 00:14:06 Большее количество данных 00:14:28 Изменение баланса класса сэмплированием 00:14:45 Дублирование примеров меньшего класса (oversampling) 00:19:24 Ансамбли undersampling 00:21:12 Балансирование представленности объектов в батчах 00:22:20 SMOTE 00:26:01 Что можно сделать, что бы как-то улучшить ситуацию используя методы ML 00:27:01 Обнаружение аномалий / изменений 00:29:31 Аугментация 00:33:53 Изображения 00:34:03 Rotation 00:36:19 Blur 00:36:35 Random Erasing 00:36:43 ColorJitter 00:37:54 Совмещаем несколько аугментаций вместе 00:38:30 А что если мы хотим применять аугментации случайным образом? 00:38:48 Аугментация внутри Dataset 00:48:35 Аудио 00:52:10 Background Noise 00:52:31 Time Stretch 00:52:57 Текст 00:54:39 Аугментация символов 00:55:08 Аугментация слов 00:56:05 Transfer Le