А как вообще можно тренировать caffe model ???

Недавно нашёл скрипт в python для работы в реальном времени

Кто может уделить небольшое количество времени (10-15 минут) и помочь мне с датасетом из кирилицы.

Я так и не понял как правильно создать датасет из имеющихся картинок с буквами. Прошу помощь у тех, кто не против помочь написать скрипт для создания датасета, а обучать я уже буду сам.
А то сроки уже поджимают...

У меня есть 10к картинок с буквами (1) и чуть меньше 10к + csv файл

Доброго времени суток! Есть два вопроса:
1. Кто-нибудь слышал про ленточные нейронные сети?
2. Я работал object_detection tensorflow
Нужно написать почти тоже самое, но так, чтобы нейронка обучалась дополнительно на поступающих в неё фотографиях, а если на фотографии объект, который она не знает, то запоминала его и использовала в дальнейшем
Может кто-нибудь дать совет в какую сторону двигаться?

Ребят подскажите пожалуйста курсы о продакшене в DS. Особенно о flask и AWS. Использую ML и DL много лет, но очень сильно не хватает знаний чтобы выйти за пределы jupyter notebook. Хотелось бы чтобы курсы подводили к тому как запустить свою python модель на сервере.

Добрый день. Не могу оттюнить нормально LightGBM. Может есть у кого литература какая, статейка на эту тему?

День добрый!
Какие параметры у сети вы бы меняли, чтобы точно определить на каком устройстве (CPU (xeon phi к примеру) или GPU (K80, K100)),  ее эффективнее обучать (не изменяя архитектуру при этом)? (batch-size, к примеру)

Столкнулся с вопросом апробации вычислительных архитектур для LSTM и CNN сетей и не могу придумать как подобное сравнение грамотнее организовать.

Вы не могли бы подсказать в каком контексте вы слышали что-то про ленточные нейронные сети? Страсть как любопытно уже второй день

про использование амазона в ml точно было в бесплатных вебинарах Отуса, я попробую уточнить и прислать ссылку, но вот прямо курсы не знаю, тематика достаточно узкая и короткая, там ничего сложного нет, и освоить можно чуть ли не по официальной документации, подкрепляя при необходимости примерами из ютуба

Может, сверточные, и пвтоиспрпвление?

То, что там CNN это понятно, судя по второй части вопроса, а вот что такое ленточные — так и не понятно :)

Теплое с мягким сравнить без допущений не получится. На gpu вы будете использовать cuda ядра. В случае с phi там этих ядер нету в принципе. Поэтому с одинаковой архитектурой сравнения равноправного не будет сколько бы вы не игрались с параметрами.

Спасибо

Приветствую! Ищу датасет с реальными действиями (events) пользователей. Например, датасет онлайн-магазина, где действия могут быть "зашел на сайт", "поискал товар", "посмотрел товар", "кинул в карзину", "купил". Основные требования: датасет должен быть реальный, иметь timestamp, ключ по юзеру, ивентов должно быть хотя бы 10-20, записей должно быть хотя бы 100к-1млн, размазанных на период времени хотя бы в неделю-месяц (но желательно больше), у ивентов должны быть атрибуты (имя товара, цена, категория, чем больше всего, тем лучше).
Онлайн-магазин — как пример. Подойдёт датасет ивентов по любым тематикам, хоть это действия в мобильной игре, хоть в онлайн-кинотеаре. Главное, чтобы по ним можно было выстраивать простую аналитику типа воронок действий пользователей, когорт.

Либо может есть какой-нибудь генератор подобных вещей, но чтобы на выходе было хоть как-то правдоподобно.
Спасибо!

Нашёл вот такой датасет: https://www.kaggle.com/mkechinov/ecommerce-events-history-in-cosmetics-shop Но там маловато ивентов (4) и все атрибуты сквозные (то есть у всех ивентов одни и те же атрибуты).

В идеале конечно, чтобы юзеры совершали действия в течение какого-то долгого периода (неделя-месяц), то есть периодически заходили, совершали действия, уходили, чтобы можно было поглядеть на ретеншн.

Стоит задача сделать детектор объектов на фото на основе изначальной базы(100 объектов) и так, чтобы поступающие объекты на проверку приопозновании поступали в нейронку для дообучения, а если нейронка не знает объекта, то добавляла его к себе для дальнейшего распознавания.

Мой знакомый говорит о том, что с этой задачей справляется ленточные нейросети, которые использует тесла. Конечно же про нейросети Теслы нет информации, как и про ленточные.

А ваш знакомый может дать ссылку на источник, где он обнаружил эти сети?

А как нейронная поймёт, что объект надо добавить для дальнейшего распознавания, если она не знает, что это за объект?