Тренды в машинном обучении / Рустам Гафаров

Хотел поговорить о будущем машинного обучения, об интересных вещах, которые в самое последнее время начинают решаться в трендовые подходы.

Расскажу про GAN сети, что они сейчас генерируют картины, которые на аукционах продаются за 400к долларов. И про много других применений.

Расскажу про transfer learning - перенос "знаний" об одной задаче для решения другой.

Расскажу про то, что называется weak supervision - обучение на не качественных данных.

Также расскажу про модели нейросетей. Покажу динамику увеличения количества параметров в них, но ускорение обучения и вычислений. Конкретно про очень интересную статью ImageNet за 18 минут, в которой очень сложную задачу обучали за 18 минут, когда обычно обучение длится сутками.

И в конце про автоподбор модели. Это когда сам вид модели (нейросети в частности) определяется из данных и функции потерь (об этом во введении).

И уж в самом конце, когда даже задача автоматически формулируется.

Видео Тренды в машинном обучении / Рустам Гафаров канала Стачка IT конференция