Эмели Драль — кофаундер и технический директор Evidently AI. У её open source библиотеки для оценки, тестирования и мониторинга качества данных и моделей машинного обучения уже более 22 миллионов скачиваний.
26 сентября Эмели выступит на AI Conf 2024 с докладом «Читать полностью »
Можно ли подобрать прокатные характеристики фильма (жанр, время, деятельность, возрастной рейтинг и т.п.), а также режиссера, сценариста, актеров, оператора (всю творческую группу) так, чтобы существенно повысить его результаты в прокате? Желательно заранее, до начала съемок.
Что происходит "под капотом" у Голливуда?
Мультивселенные. Комиксы. Герои фильмов: клишированные и как будто бы рождённые на одной фабрике клонов, хоть и обладающие при этом разными уникальными способностями. Почему так происходит?
Привет! В этой статье речь пойдет о таком не очень приятном аспекте машинного обучения, как оптимизация гиперпараметров. Две недели назад в очень известный и полезный проект Vowpal Wabbit был влит модуль vw-hyperopt.py, умеющий находить хорошие конфигурации гиперпараметров моделей Vowpal Wabbit в пространствах большой размерности. Модуль был разработан внутри DCA (Data-Centric Alliance).
Для поиска хороших конфигураций vw-hyperopt использует алгоритмы из питоновской библиотеки Hyperopt и может оптимизировать гиперпараметры адаптивно с помощью метода Tree-Structured Parzen Estimators (TPE). Это позволяет находить лучшие оптимумы, чем простой grid search, при равном количестве итераций.
Эта статья будет интересна всем, кто имеет дело с Vowpal Wabbit, и особенно тем, кто досадовал на отсутствие в исходном коде способов тюнинга многочисленных ручек моделей, и либо тюнил их вручную, либо кодил оптимизацию самостоятельно.
Читать полностью »
