ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:02 Введение в свёртки и их типы • Видео начинается с приветствия и объяснения темы видео: свёртки и их типы. • Автор объясняет, что свёртки - это операции, которые применяются в нейронных сетях для обработки изображений. • Он объясняет, что свёртки могут быть разных типов, включая обычную свёртку, которая работает с пространственной информацией, и свёртку, которая работает с цветовой информацией. 03:22 Примеры свёртки и их применение • Автор приводит примеры свёртки и объясняет, как они работают. • Он также объясняет, что свёртки могут быть применены для обучения нейронных сетей, которые затем могут быть использованы для обработки изображений. 09:18 Сравнение свёртки и их типов • Автор сравнивает обычную свёртку и свёртку, которая работает с пространственной и цветовой информацией. • Он объясняет, что обычная свёртка имеет больше параметров, но может быть более эффективной для обработки изображений. 14:00 Применение свёртки в нейронных сетях • Автор объясняет, как свёртки могут быть использованы в нейронных сетях для обработки изображений. • Он также приводит примеры нейронных сетей, которые используют разные типы свёртки для обработки изображений. 18:23 Сравнение подходов к свёртке • В видео обсуждается, как разные подходы к свёртке влияют на количество операций, которые необходимо выполнить. • При обычном подходе к свёртке, где свёртка применяется к каждому пикселю, количество операций увеличивается с увеличением размера изображения. • При подходе, где свёртка применяется к каждому каналу, количество операций уменьшается, но увеличивается при масштабировании. 25:56 Применение свёртки к сегментации изображений • В видео объясняется, что свёртка может быть использована для решения задач сегментации изображений, где необходимо выделить объект на фоне. • В этом случае, свёртка применяется к каждому пикселю изображения, и на выходе получается бинарная маска, которая определяет, является ли пиксель объектом или фоном. • Для решения этой задачи используется архитектура U-Net, которая сжимает и разжимает изображение, чтобы получить маску. 34:13 Трансформация изображения с помощью свертки • В видео объясняется, как работает трансформация изображения с помощью свертки. • Демонстрируется, как свертка может быть выполнена с помощью матрицы, которая умножается на вектор столбца. • Это позволяет выполнить свертку за одно действие умножения матрицы на вектор. 42:37 Метрика для классификации изображений • В видео обсуждается метрика, которая используется для классификации изображений. • Она вычисляет мощность множества пересечения между эталонным изображением и предсказанным изображением. • В случае идеального совпадения, метрика будет равна единице, а в случае полного несовпадения - нулю. • Альтернативой является метрика Inter Union, которая вычисляет пересечение и объединение множеств. 49:20 Создание датасета из изображений • В видео автор объясняет, как создать датасет из изображений, используя функции TensorFlow. • Он объясняет, что датасет должен быть создан из входных и выходных изображений, которые будут преобразованы в матрицы. • Затем автор объясняет, как применить аугментацию к изображениям, чтобы они были синхронными и соответствовали меткам. 01:00:52 Построение модели • Автор переходит к построению модели, которая будет использоваться для обучения. • Он объясняет, что модель будет состоять из кодировщика, декодера и декодера, которые будут работать параллельно. • Он также объясняет, как будут работать эти блоки, и как они будут взаимодействовать друг с другом. • В конце автор объясняет, как будет работать процесс обучения и как будет использоваться датасет для обучения модели. 01:05:24 Создание модели • В видео обсуждается создание модели для задачи классификации изображений. • Модель использует сверточные блоки для уменьшения размера изображения и применения свёрток с разными фильтрами. • В конце видео модель получает предсказанные и настоящие изображения, и метрики используются для определения качества предсказаний. 01:13:29 Обучение модели • Модель обучается с использованием бинарной кросс-энтропии и других метрик. • Обучение происходит с использованием контрольных точек для сохранения модели и перезапуска обучения. • В процессе обучения модель быстро сходится к около нулевым значениям, что говорит о ее быстром обучении. • Однако, в процессе обучения возникают проблемы с сохранением модели на диске и распаковкой Zip-файлов. • В конце видео автор обсуждает планы на будущее, включая работу с временными рядами и текстами.