План на курса

Въведение в Fine-Tuning Предизвикателства

  • Преглед на процеса на фина настройка
  • Често срещани предизвикателства при фината настройка на големи модели
  • Разбиране на въздействието на качеството на данните и предварителната обработка

Справяне с дисбалансите на данните

  • Идентифициране и анализиране на дисбаланси в данните
  • Техники за работа с небалансирани набори от данни
  • Използване на увеличаване на данни и синтетични данни

Управление на свръхоборудването и недостатъчното оборудване

  • Разбиране за прекомерно и недостатъчно оборудване
  • Техники за регулиране: L1, L2 и отпадане
  • Регулиране на сложността на модела и продължителността на обучението

Подобряване на конвергенцията на модела

  • Диагностициране на проблеми с конвергенцията
  • Избор на правилната скорост на обучение и оптимизатор
  • Прилагане на графици за курс на обучение и загряване

Отстраняване на грешки Fine-Tuning Тръбопроводи

  • Инструменти за мониторинг на тренировъчни процеси
  • Регистриране и визуализиране на показателите на модела
  • Отстраняване на грешки и разрешаване на грешки по време на изпълнение

Оптимизиране на ефективността на обучението

  • Размер на партидата и стратегии за натрупване на градиенти
  • Използване на смесено обучение за прецизност
  • Разпределено обучение за мащабни модели

Казуси за отстраняване на неизправности в реалния свят

  • Казус от практиката: Фина настройка за анализ на настроението
  • Казус от практиката: Разрешаване на проблеми с конвергенцията в класификацията на изображения
  • Казус от практиката: Справяне с пренастройването при обобщаване на текст

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит с рамки за дълбоко обучение като PyTorch или TensorFlow
  • Разбиране на концепции за машинно обучение като обучение, валидиране и оценка
  • Запознаване с фина настройка на предварително обучени модели

Публика

  • Учени по данни
  • AI инженери
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории