|
rss_habr
[Перевод] Одновременная генерация структурированных табличных данных и изображений при помощи GANСреда, 05 Января 2023 г. 01:29 (ссылка)
Мы хорошо знаем GAN за успехи в создании реалистичных изображений. Не так хорошо знаем о формировании табличных данных. Однако их возможно применять при одномоментной реализации табличных данных и изображений. Зачем генерировать одновременно табличные данные и изображение? Я создал приложение coronarography.ai. На вход нейронной сети подаются структурированные данные (факторы риска развития сердечных заболеваний) и изображение ЭКГ, на выходе получаем патологию магистральных артерий сердца. Мне стало интересно проверить точность прогнозирования обученной нейронной сети на синтетических сгенерированных данных. Почему бы и нет) Проведем аугментацию выборки при помощи GAN и посмотрим точность обученной нейронной сети на синтетических данных. Для этого необходимо эти синтетические данные получить. Описание проблемы. Мы имеем структурированные данные. В них содержится информация по каждому наблюдаемому пациенту в виде наличия факторов риска развития сердечно-сосудистых заболеваний в бинарной форме. К каждому наблюдению прикреплено ЭКГ изображение. То есть одному пациенту соответствуют факторы риска и одно изображение ЭКГ, снятое до суток до выполнения инвазивной коронарографии, это данные которые прогнозирует основная обученная нейронная сеть. Нам необходимо одновременно генерировать структурированные данные (факторы риска и таргеты виде поражения артерий сердца) и картинку - ЭКГ изображение. Я в литературе не встречал подобных примеров, чтобы генерировали одновременно табличные данных и картинку. Что ж, сделаем впервые). Сгенерируем 1500000 синтетических наблюдаемых в виде табличных данных и ЭКГ изображения. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/709130/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709130
rss_habr
Yolo на мобильном без постобработкиПятница, 23 Декабря 2022 г. 12:19 (ссылка)
Столкнулся я как-то с проблемой распознавания упорядоченных последовательностей объектов на мобильных устройствах. Идея использовать YOLO пришла довольно быстро, так как модель хорошо подходила по многим параметрам. Я экспортировал обученную модель и с грустью осознал, что она выдает не прошедшие фильтрацию боксы, классы и скоры, а нечто, не поддающееся первичному визуальному анализу. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/707298/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707298
rss_habr
Еще один подход к аугментации табличных данныхПятница, 22 Июля 2022 г. 14:01 (ссылка)
Известно множество практик борьбы с выбросами во входных данных – применяются как статистические методы, так и ML/DL-подходы. Каждый специалист по анализу данных использует их в процессе предобработки данных. Однако часто при этом отсеиваются исключительно ценные замеры, которые на самом деле выбросами не являются, а представляют собой редко встречающиеся состояния измеряемого объекта или процесса. "А стоит ли возиться с этими "редкими" состояниями?", – спросит нас любознательный читатель. "Да", – уверенно ответим мы и далее приведем один простой и показательный пример, а сразу за ним расскажем, как извлечь пользу из этих редких состояний. Конкретнее – мы предложим подход для генерации дополнительных измерений в задачах восстановления регрессии временного ряда. Под "мы" здесь и далее имеются в виду я – Семён Косяченко – и мои коллеги Александр Подвойский и Александр Калиниченко. Вместе мы разрабатываем решения на основе ML для нефтегазовой отрасли в компании "Цифровая индустриальная платформа" (совместное предприятие ГК "Цифра" и "Газпром нефть"). 40https://habr.com/ru/post/678134/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=678134
|
LiveInternet.Ru |
Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda |