В прошлый четверг, 14 апреля, для всех слушателей и выпускников курса MSU.AI прошла первая потоковая лекция “Методы оптимизации процесса разметки для обучения нейронных сетей” от приглашённого эксперта Романа Куцева - CTO TrainingData.Solutions
На лекции мы поговорили о том, сколько данных нужно, чтобы обучить нейросеть, узнали, что выгоднее: улучшать архитектуру нейронки или увеличивать датасет, зачем использовать Active Learning и как предразметка позволяет удешевить создание датасета.
А ещё лектор познакомил слушателей с трендами в разметке данных, рассказал в чём главный плюс концепции Human in the Loop и ответил на вопросы.
Первая лекция прошла успешно, ребята её высоко оценили и попросили организовывать такие мероприятия ещё. Обещаем, что будем развивать это направление!
Ознакомиться с материалами прошедшей лекции и посмотреть расписание следующих, вы можете здесь