Какая из следующих архитектур нейронных сетей часто используется для решения задачи сегментации изображений, где каждый пиксель изображения относится к определенному классу или объекту?
Anonymous Quiz
22%
VGG16
35%
U-Net
16%
LSTM
27%
ResNet
Какая архитектура нейронной сети наиболее подходит для задачи семантической сегментации, где каждый пиксель изображения помечается не только классом объекта, но и его точной границей?
Anonymous Quiz
49%
VGG16 (Visual Geometry Group 16)
11%
LSTM (Long Short-Term Memory)
27%
FCN (Fully Convolutional Network)
14%
GAN (Generative Adversarial Network)
Какая архитектура нейронной сети обычно используется для задачи распознавания речи, где аудио сигналы преобразуются в текстовую форму?
Anonymous Quiz
17%
CNN
20%
GRU
47%
LSTM
15%
GAN
В какой сфере машинного обучения и искусственного интеллекта преимущественно используется архитектура Stable Diffusion?
Anonymous Quiz
10%
Обработка естественного языка
75%
Генерация изображений
9%
Рекомендательные системы
6%
Автономные беспилотные автомобили
Что означает параметр alpha в архитектуре Stable Diffusion?
Anonymous Quiz
19%
Скорость обучения модели
30%
Коэффициент регуляризации
33%
Уровень шума в генерируемых данных
18%
Степень регуляции стабильности процесса генерации
В чем заключается ключевое отличие между GRU (Gated Recurrent Unit) и LSTM (Long Short-Term Memory)?
Anonymous Quiz
22%
GRU не имеет скрытого состояния и использует только входные данные.
22%
LSTM имеет больше параметров, чем GRU, что делает ее более мощной.
49%
GRU имеет меньше внутренних блоков и обладает меньшей сложностью, чем LSTM.
7%
GRU и LSTM идентичны и не имеют ключевых отличий.
В чем заключается принцип работы слоя пулинга (pooling layer) в свёрточной нейронной сети (CNN) и какие цели он обычно выполняет в обработке изображений?
Anonymous Quiz
35%
Слой пулинга выполняет операцию свёртки над изображением, усиливая выделение признаков.
8%
Слой пулинга увеличивает размер изображения, повышая его разрешение.
47%
Слой пулинга уменьшает размер пространственных измерений изображения.
10%
Слой пулинга добавляет аугментации к изображению, улучшая его качество.
Будущим специалистам по DS или аналитикам данных важно подружиться с математикой🤜 🤛
Математика умножит ваши шансы на хороший оффер. И обычно именно на этих позициях ценится классическое образование в хорошем ВУЗе.
Но а что делать тем, кто не знал в 18 лет, что свяжет свою жизнь с DS?
Для этого есть полугодовой курс от преподавателей МГУ! Он объемный и довольно сложный, так как соответсвует университестким стандартам.
Подробности – https://proglib.academy/mathspro?utm_source=tg_ds
Там все по канонам классического образования:
1. Лекции по 1,5 часа.
2. Много практики, подробная обратная связь от преподателей.
3. Общий чатик со студентами, где можно получить поддержку от сокурсников.
Посмотрите примеры занятий
Математика умножит ваши шансы на хороший оффер. И обычно именно на этих позициях ценится классическое образование в хорошем ВУЗе.
Но а что делать тем, кто не знал в 18 лет, что свяжет свою жизнь с DS?
Для этого есть полугодовой курс от преподавателей МГУ! Он объемный и довольно сложный, так как соответсвует университестким стандартам.
Подробности – https://proglib.academy/mathspro?utm_source=tg_ds
Там все по канонам классического образования:
1. Лекции по 1,5 часа.
2. Много практики, подробная обратная связь от преподателей.
3. Общий чатик со студентами, где можно получить поддержку от сокурсников.
Посмотрите примеры занятий
Дано 32-битное целое число x со знаком, верните x с обратными цифрами. Если изменение x приводит к выходу значения за пределы диапазона 32-битных целых чисел со знаком [-231, 231 - 1], верните 0.
Предположим, что среда не позволяет хранить 64-битные целые числа (со знаком или без знака).
Завтра разбираем оптимальное решение
Предположим, что среда не позволяет хранить 64-битные целые числа (со знаком или без знака).
Завтра разбираем оптимальное решение
Какие ключевые компоненты входят в алгоритм LambdaMART для оптимизации ранжирования в задаче "Learning to Rank"?
Anonymous Quiz
17%
Генетические алгоритмы и рекурсивные нейронные сети.
53%
Деревья решений и градиентный бустинг.
19%
Сверточные нейронные сети и методы стохастической оптимизации.
11%
Перцептроны и методы главных компонент.
Что такое сложность алгоритма и от чего она зависит?
Сложность алгоритма — это количественная характеристика его эффективности, которая показывает, как зависят затраты ресурсов (времени, памяти) от размера входных данных.
Сложность зависит от:
— Объема операций, которые алгоритм выполняет при обработке данных.
— Количества итераций циклов, рекурсивных вызовов.
— Зависимости числа операций от размера входных данных.
— Операций внутри вложенных циклов и структур.
Чем быстрее растёт сложность функции с ростом входных данных, тем менее эффективен алгоритм.
Сложность алгоритма — это количественная характеристика его эффективности, которая показывает, как зависят затраты ресурсов (времени, памяти) от размера входных данных.
Сложность зависит от:
— Объема операций, которые алгоритм выполняет при обработке данных.
— Количества итераций циклов, рекурсивных вызовов.
— Зависимости числа операций от размера входных данных.
— Операций внутри вложенных циклов и структур.
Чем быстрее растёт сложность функции с ростом входных данных, тем менее эффективен алгоритм.
Как нам решить, когда прекратить обучение нейронной сети?
Просто прекратите обучение, когда validation error станет минимальной.
Просто прекратите обучение, когда validation error станет минимальной.