Оценка моделей нейронных сетей играет ключевую роль в выборе наилучшего алгоритма для конкретной задачи. Выбор метрики должен соответствовать целям, поскольку очевидного показателя «Точность» (accuracy) обычно недостаточно. Критерии помогают определить эффективность и…
В предыдущей статье, Обзор нейронных сетей для классификации изображений, мы ознакомились с основными базовыми понятиями сверточных нейронных сетей, а также лежащими в их основе идеями. В данной статье мы рассмотрим несколько архитектур глубоких нейронных сетей, обладающих…
DeepEval - фреймворк для оценки работы AI с открытым исходным кодом.Содержит в себе множество метрик и бенчмарков для оценки качества работы AI моделей, а также предоставляет инструменты для аналитики изменений качества работы в течение разных периодов времени.В предыдущей статье мы уже частично осветили имеющиеся у DeepEval метрики (метрики для оценки RAG).В этой статье постараемся объяснить, какой еще функционал предлагается DeepEval для работы с AI. Читать далее
Оптимизаторы — важный компонент архитектуры нейронных сетей. Они играют важную роль в процессе тренировки нейронных сетей, помогая им делать всё более точные прогнозы. Специально к старту нового потока расширенного курса по машинному и глубокому обучению, делимся с вами простым описанием основных методик, используемых оптимизаторами градиентного спуска, такими как SGD, Momentum, RMSProp, Adam и др. Читать далее