есть две задачи: 1.классифицировать изображения людей как настоящие или как сгенерированные(точность модели должна быть не менее 0.9)
2.есть два фрагмента текста, и нужно определить, есть ли между 2 фрагментами текста причинно-следственная связь(не менее 0.2)
до конца июля мне нужно решить хотя бы одну задачу, также, на практике, я полный ноль в машинном обучении, знаю самые основы питона, с математикой проблем нет. я прошу вас направить меня в нужное русло, скинув литературу/курсы/другие ресурсы и желательно конкретные темы, необходимые именно для этих задач. вообще, возможно ли их решить за такой короткий срок изучив все необходимое?
Точность никому ничего не должна. Сколько получится, столько и получится. Все зависит от данных. Это как предсказать выпадение орла или решки монеты с точностью 0.9.
до конца июля мне нужно решить хотя бы одну задачу,
Думаю это невозможно для вас. Почему? Потому что прежде чем задавать такие задачи дают курс теории (хотя бы семестр), обычно с примерами и практикой, а вы теорию по какой-то причине пропустили. Нельзя выучить весь курс расчитаный на полгода за пару дней-неделю. В голове будет каша.
А для чего вам это нужно? Пожалуйста, отнеситесь, понимающе, но так не пойдет. Нужно начинать с основ, а потом переходить к сложным вещам. Чем обусловлена такая спешка? Готов посоветовать вам некоторые книги, но в них все разбирается основательно, нужно усердно читать их и выполнять упражнения. Пожалуйста, объясните ситуацию подробнее. Не думайте, будто я говорю, что решить ваши задачи в срок нельзя. Это возможно, при должном усердии, но в результате в голове может закрепиться каша, а не стройная система.
Filipp42, есть такое мнение, что, решая конкретные задачи, познание новой сферы проходит эффективнее, чем простое штудирование теории: информации хоть и меньше, но она сразу применяется на практике.
спешка обусловлена тем, что это конкурсные задания, срок отправки решений - до конца июля. на мой взгляд, участие в этом конкурсе - хороший шанс для старта в этой сфере,да и просто для проверки своих способностей. процесс решения даст мне понимание, насколько качественно я могу разобраться с нестандартной проблемой за короткий срок.
silju, чтож, вы молодец. Возможно я плохо выразил мысль, но упражнения упомянул. Конечно, практика необходима! Но без теории, она как дом, построенный на песке. Я могу посоветовать книги, которые помогут построить дом на каменном основании.
Конечно теория нужна, а в вашем случае хотя бы основы. Питон и библиотеки ML к нему вам в помощь. Первую задачу просто забудьте как не реальную по определению. Это сродни вопросу "как за неделю научиться играть в шахматы, чтобы обиграть гроссмейстера". Дело в том, что при генерации образов используют по факту две сети - одна генерирует, другая - бракует. Вам предлагают используя "никакие" ресурсы обогнать сеть, спроектированную лучшими специалистами и обученную на сумасшедших мощностях?
Абсолютно не согласен с U235U235:
"Точность ни кому не должна" - очень даже должна - это одно из граничных условий:
решение задачи - выставляем все граничные условия (правильно поставленная задача - половина решения)(точнее - неправильно поставленную задачу правильно решить можно только случайно) и из n решений выбираем по возможности оптимальное!
В качестве книги по искусственному интеллекту порекомендую глобальный труд "Искусственный интеллект Современный Подход". Это монументальная книжища на полторы тысячи страничек предоставляет систематические знания о самых различных областях ИИ, не только про нейросети, там много чего ещё. Надеюсь, это станет полезным справочником для вас.
По общему программированию порекомендую классический труд "Структура и интерпретация компьютерных программ" (SICP). В нем рассматривается программирование от самого высокого, до самого низкого уровня абстракций. Вот это уже учебник, кроме того, в нем вы найдете множество замечательных упражнений. Замечательная книга!
silju, Если вспомню ещё, допишу. Должен отметить, что просто так сходу в них врятли найдется прямое решение вашей задачи. Возможно ближе будет книга "Грокаем глубокое обучение". Она применима больше в тактическом плане, а те две - в стратегическом.
Простой
