Post #601

Active learning Active learning — это непрерывный цикл выбора данных, их разметки и обучения модели. От выбора данных для разметки зависит, сколько ресурсов будет потрачено для достижения целевых метрик в проекте. В новой статье рассматриваем одну из важнейших задач Active learning — отбор объектов 🫵 Из новой статьи вы узнаете: - о концепции Active learning - популярные методы отбора объектов: Entropy Sampling, Query-by-Committee, Bayesian Active learning by Disagreement (BALD) и др. - сильные и слабые стороны рассмотренных методов Читайте статью по ссылке!👀 ⚡️ Если хотите научиться решать сложные задачи в Computer Vision, то приходите на наш курс CV Rocket. Запишитесь в лист ожидания, чтобы получить скидку до 20% 🪔DeepSchool