Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
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