Kaggle Cdiscount’s Image Classification Challenge — Pavel Ostyakov, Alexey Kharlamov
Pavel Ostyakov and Alexey Kharlamov share their solution of Kaggle Cdiscount’s Image Classification Challenge. In this competition, Kagglers were challenged to build a model that classifies the products based on their images. From this video you will learn:
- How to decide which architectures to use
- How to train networks faster
- Problem with training second layer of classifiers
- Errors while solving the problem
- Ideas of other teams: using several images of product, ensembling and using kNN
Павел Остяков и Алексей Харламов рассказывают про задачу классификации товаров по изображениям (Kaggle Cdiscount’s Image Classification Challenge). Павел и Алексей вместе со своей командой заняли в соревновании 5 место. Из видео вы сможете узнать:
- Как принимается решение, какие архитектуры использовать
- Способы ускорить обучение сетей
- Сложности построения второго слоя классификаторов и способ решения
- Ошибки, допущенные в процессе решения
- Идеи других участников: использование нескольких изображений товара, ансамблирование и kNN
Yandex hosts biweekly training sessions on machine learning.
These meetings offer an opportunity for the participants of data analysis contests to meet, talk, and exchange experience. Each of these events is made up of a practical session and a report. The problems are taken from Kaggle and similar platforms.
The reports are given by successful participants of recent contests, who share their strategies and talk about the techniques used by their competitors.
On Dec. 9, we looked at Porto Seguro’s Safe Driver Prediction challenge on Kaggle.
Видео Kaggle Cdiscount’s Image Classification Challenge — Pavel Ostyakov, Alexey Kharlamov канала ODS AI Ru
- How to decide which architectures to use
- How to train networks faster
- Problem with training second layer of classifiers
- Errors while solving the problem
- Ideas of other teams: using several images of product, ensembling and using kNN
Павел Остяков и Алексей Харламов рассказывают про задачу классификации товаров по изображениям (Kaggle Cdiscount’s Image Classification Challenge). Павел и Алексей вместе со своей командой заняли в соревновании 5 место. Из видео вы сможете узнать:
- Как принимается решение, какие архитектуры использовать
- Способы ускорить обучение сетей
- Сложности построения второго слоя классификаторов и способ решения
- Ошибки, допущенные в процессе решения
- Идеи других участников: использование нескольких изображений товара, ансамблирование и kNN
Yandex hosts biweekly training sessions on machine learning.
These meetings offer an opportunity for the participants of data analysis contests to meet, talk, and exchange experience. Each of these events is made up of a practical session and a report. The problems are taken from Kaggle and similar platforms.
The reports are given by successful participants of recent contests, who share their strategies and talk about the techniques used by their competitors.
On Dec. 9, we looked at Porto Seguro’s Safe Driver Prediction challenge on Kaggle.
Видео Kaggle Cdiscount’s Image Classification Challenge — Pavel Ostyakov, Alexey Kharlamov канала ODS AI Ru
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Екатерина Кондратьева - Непопсовые направления анализа медицинских снимков v2DRL Course | Практическое занятие 4. Monte-Carlo and SARSAЧемпионат по машинному обучению и анализу данных – ML Boot Camp 9 — Александр НичипоренкоДмитрий Колодезев | Открытие Data Fest Siberia 3Data Fest 2021: ML REPA Track PremiereODS Data Fest Online 3.0, June 11 - Practical ML + CV in IndustryИлья Бойцов | Машинное обучение и персонализация в поиске auto.ruML System Design - ML инфраструктура и платформыЕвгений Никитин - Российский DL в радиологии: что происходит на рынке в 2023 году?Владислав Савинов | Геймификация сбора данных для ML во внутренних сервисахНикита Детков - Text-to-Video Generation and EditingМаксим Пантелеев - Beyond global sentiment object aspect sentimentsData Fest 2024, день 9: онлайн в ODS Spatial.Chat 2 июняБорис Коваленко: YandexFace: детали реализации и внедренияРасим Ахунзянов | Калибровка камеры к лидаруМихаил Лиз | Как собирать дорожные знаки и почему это не так простоData Fest 2021: Quantum Computing Track PremiereМихаил Атепаев - Как мы делаем ML-сервисы надёжнымиDRL Course | Policy GradientИгорь Пестрецов | Применение рекомендательной системы для поиска аномалий в запусках процессов OCВадим Кислинский | Uplift моделирование в ритейле. Оценка эффективности модели uplift