Machine Learning / AI

Trening/validatsiya/test bo'linmasi va benchmarkni qanday tuzish mumkin? Ma'lumotlarni qanday to'g'ri bo'lishi kerak?

Talaffuzni baholash vazifasi haqida gapirib bering: fonemlar va tovushlardagi xatolarni aniqlaydigan modelni qanday yaxshilash mumkin?

Kichkina mashinada LR topildi, klasterda batch hajmi 1000 baravar oshdi. LR ni o'zgartirish kerakmi?

Agar test allaqachon ishlatilgan va yomon natija ko'rsatgan bo'lsa, nima qilish kerak?

Qachon train, validation, test va benchmark ishlatish kerak?

Optimizatorning ko'plab gipermetallari mavjud, 10 000 tajriba, oz vaqt, ammo ko'p resurslar. Optimal kombinatsiyani qidirish uchun qanday yondashuvlar mavjud?

Fonem tasnifi modelini qanday o'rgatyapmiz? Maqsadda nima bor?

Audio joylashtirishdan tashqari, klassifikatorga nima kiradi?

Fonemlarning talaffuzini baholashda qanday tasniflash vazifasini hal qilmoqdamiz?

Fonemlarni aniq moslashtirish uchun qanday fikrlar sinab ko'rilishi mumkin?

Qachon testni o'zgartirish kerak? Test eskirgan holat bilan ko'p marta ishlatilgani uchun tugagan holatni qanday ajratish mumkin?

Amaliyotda test tugagan yoki taqsimot o'zgarishi yuz berganligini qanday aniqlash mumkin?

Agar batch hajmi katta bo'lsa, gradient kichikroq yoki katta bo'ladimi?

Majburiy moslashishni qanday qilish mumkin — har bir fonema qaysi sekunddan qaysi sekundgacha ovoz chiqarayotganini aniqlash?

Nima uchun 2Dda ham 100x100 tarmoqdan ko'ra tasodifiyroq yaxshiroq?

O'qish tezligi va partiya hajmi mustaqil parametrlarmi? Ular orasida bog'liqlik bormi?

Audio ma'lumotlarini qanday belgilash mumkin?

Bir so'zni fonemlarga moslashtirishga qanday yondashish mumkin? wav2vec2 ni fonemlarning aniq chegaralarini olish uchun qanday ishlatish mumkin?

O'z domenangizda o'qitishni qanday boshlash kerak? Umumiy model bilan nima qilish kerak?

Modelni qanday o'qitish mumkin? Seq-to-seq qimmatga tushadi, ko'plab gipерпараметрlar mavjud. Buni qanday qilish mumkin?