Machine Learning / AI

Қалай train/val/test бөлінісін және бенчмарк құру керек? Деректерді дұрыс қалай бөлу керек?

Дыбыстар мен фонемдердегі қателерді анықтайтын модельді жақсарту үшін бағалау тапсырмасы туралы айтыңыз.

Кішкентай машинада LR табылды, кластерде batch size 1000 есе өсті. LR-ді өзгерту керек пе?

Егер тест бұрын қолданылып, нашар нәтиже көрсетсе, не істеу керек?

Қашан train, validation, test және benchmark қолдану керек?

Оптимизатор гиперпараметрлерінің көптігі, 10 000 эксперимент, аз уақыт, бірақ көп ресурстар бар. Оптималды комбинацияны табу үшін қандай әдістер қолдануға болады?

Фонема классификациясы моделін қалай оқытамыз? Таргетте не бар?

Классификаторға дыбыс бейнеленуінен басқа не енгізіледі?

Фонема дыбысталуын бағалау кезінде қандай классификация тапсырмасын шешеміз?

Дәл фонема үйлестіру үшін қандай идеяларды сынап көруге болады?

Қашан тесті өзгерту керек? Тесттің ескіргенін қайдан ажыратуға болады, әлде бірнеше рет қолданудан шаршағанын қалай анықтауға болады?

Практикада тесттің сөнгенін немесе тарату ауысуы болғанын қалай сезінуге болады?

Егер batch size үлкен болса, градиент азаяды ма немесе көбейеді ме?

Қажет болған жағдайда, әр фонеманың қай секундтан қай секундқа дейін дыбысталғанын қалай анықтауға болады?

100x100 торығы мен 10000 кездейсоқ нүкте — неге кездейсоқтық 2D-де де тордан жақсы?

Learning Rate және Batch Size тәуелсіз параметрлер ме? Олардың арасында байланыс бар ма?

Дыбы деректерін қалай белгілейміз?

Бір сөзді фонемалар бойынша туралау үшін қалай қарау керек? wav2vec2-ны дәл фонема шекараларын алу үшін қалай пайдалану керек?

Өз доменіңізде оқытуға қалай жақындау керек? Жалпы модельмен не істеу керек?

Модельді қалай оқыту керек? Seq-to-seq қымбат, гиперпараметрлер көп. Оны қалай жасау керек?