Что делать, если ML-модель больше не учится? 3 продвинутые техники

Уперлись в потолок при обучении нейросети? Метрики замерли на месте, хотя базовые методы уже исчерпаны? В этом видео я делюсь личным опытом и разбираю 3 продвинутые техники, которые помогут улучшить вашу ML-модель, когда кажется, что больше сделать ничего нельзя. Мы поговорим про итеративную аугментацию, правильную поэтапную разморозку слоёв и — самое главное — детально разберем псевдолейблинг (pseudo-labeling). Про псевдолейблинг практически нет информации на русскоязычном YouTube, хотя это невероятно мощный инструмент для Data Scientist'а. Посмотрев это видео, вы поймете, как заставить неразмеченные данные работать на вас! 📌 Что внутри (Таймкоды): 00:00 — Проблема: модель перестала учиться, что делать? 00:47 — Обучаем базовую модель 05:52 — Способ 1: Итеративная аугментация данных 10:37 — Способ 2: Поэтапная разморозка слоёв (Gradual Unfreezing) 15:29 — Способ 3: ПСЕВДОЛЕЙБЛИНГ. Пошаговый алгоритм 22:40 — Итоги и советы из практики 👇 Полезные ссылки на Google Colab и статью про псевдолейблинг оставил в закреплённом комментарии Если видео было полезным, ставьте лайк и подписывайтесь на канал! Пишите в комментариях, какие еще неочевидные методы улучшения моделей вы используете в своей практике. #MachineLearning #DataScience #Нейросети #Псевдолейблинг #MachineLearningTutorial #ML #ОбучениеНейросетей #datascientist #Аугментация #РазморозкаСлоёв