Machine Learning / AI

Тренинг/валидация/тест бөлүмүн жана бенчмарк түзүү кандай? Маалыматтарды туура бөлүү кандай?

Диктоо ба үн чыгару ба баалоо иштиҳол: Чӣ гуна ба моделро беҳтар кардан, ки хатогиҳоро дар талаффузи фонемҳо ва овозҳо муайян мекунад?

Кичинекей машинанын ичинде LR табылды, кластерде batch өлчөмү 1000 эсе өстү. LR өзгөртүш керекпи?

Эгер тест алгач колдонулуп, жаман натыйжа көрсөткөн болсо, эмне кылуу керек?

Кайда train, validation, test жана benchmark колдонуш керек?

Оптимизатордун көп гиперпараметрлери бар, 10000 эксперимент, аз убакыт, бирок көп ресурстар. Оптимал комбинацияны издөө үчүн кайсы ыкмалар бар?

Классификаторго эмне кирет, аудио орнотуудан тышкары?

Фонемдерди классификациялоо моделин кантип үйрөтөбүз? Мақсатта эмне бар?

Фонемдердин айтылышын баалоо учурунда кайсы классификация тапшырмасын чечип жатабыз?

Фонемдерди такы жакшыртуу үчүн кайсы идеяларды сынап көрүүгө болот?

Практикада тесттин бүтүшү же бөлүштүрүү өзгөрүшү кандай сезилет?

Качан тестти алмаштыруу керек? Тест эскирген учур менен көп колдонулгандан кийин күйүп кеткен учурду кантип айырмалоо керек?

Эгер batch өлчөмү чоң болсо, градиент кичирейе же чоңоюу болобу?

Мажбурий үйлесімді түзүү — ар бир фонеманын кайдан кайга чейин үн чыгаратынын аныктоо кандай?

Үйрөнүү ылдамдыгы жана партиянын өлчөмү көзкарандысыз параметрлерби? Алардын ортосунда байланышы барбы?

Эмне үчүн 2Dда да кездешүүчү 100x100 торго караганда кездейсоқтык жакшыраак?

Аудио маалыматтарды кантип белгилөө керек?

Өз домениңизде окутууну кантип баштоо керек? Жалпы модел менен эмне кылуу керек?

Моделди кантип үйрөтүү керек? Seq-to-seq кымбат, көп гиперпараметрлер бар. Кантип кылуу керек?

Бир сөздү фонемаларга ылайыкташтыруу боюнча кантип жакындаш керек? wav2vec2 колдонуп, так фонемдердин чектерин алуу үчүн кандай колдонуу керек?