MISSION RECEIVEDAM 05:47
Человек, взглянув на фото, сразу понимает, кошка на нём или собака. А на что смотрит компьютер и как он их различает? Приказ штаба был коротким: разделите четыре пары и объясните принцип. Начав с двух рыб и дойдя до чихуахуа и маффина, которых путают даже люди, мы вместе с обитателями лаборатории по очереди выполним четыре миссии.
Запись через три минуты после сигнала тревоги.
Нажмите «Начать миссию», чтобы перейти к выпуску. Если отметить пройденную миссию как «Выполнено», это запомнится на этом устройстве.
Переменные и признаки: в чём разница?
Приказ 49 рыб, привезённых с рынка, перемешались. Разделите лещей и корюшек, используя лишь два числа — длину и массу.
Снаряжение поиск одного правила · перцептрон · SVM · k-NN и стандартизация
Фотография как матрица чисел
Приказ Фотография пришла в виде тысяч чисел от 0 до 255. Найдите в этой груде чисел подсказки, чтобы отличить кошку от человека.
Снаряжение пиксельная лупа · ловушка пиксельного расстояния · фильтр свёртки · ключевые точки лица
Складываем слои и меняем координаты
Приказ У обоих есть шерсть, глаза и уши. Двух животных, которых не разделить одной плоскостью, разделите, складывая слои.
Снаряжение трёхмерная граница классов · устройство CNN · софтмакс · Attentive CutMix
Низкоуровневые признаки обманываются, высокоуровневые различают
Приказ Круглый коричневый комок с тремя чёрными точками. Эту пару путают даже люди. Выясните, почему модель обманывается.
Снаряжение фильтр тёмных точек · опыт с разрешением · пиксельные правила против паттернов · ограничения модели
Пиксельная лупа, лаборатория фильтров, граница классов, которую можно вращать в 3D, и CutMix, склеивающий кусочки изображений. Вы сами увидите, как на самом деле меняются числа.
В каждой миссии есть код, который можно скопировать, скачать или сразу открыть как ноутбук. Используются только стандартные библиотеки Colab и встроенные данные, а рядом приведены реальные результаты выполнения.
В каждом разделе — объяснения для начинающих, всплывающие подсказки к терминам с пунктирным подчёркиванием и задания «Проверь себя» с разбором неверных ответов.
Промпты, в которых код служит отправной точкой для плана хакатона, заявки на конкурс или дизайна эксперимента для статьи.
Аналогии вроде «штампа с узором» или «выборов старосты класса», а рядом — места, где эти аналогии не работают.
Планы занятий для лекции, обучения на рабочем месте (OJT) и индивидуального репетиторства, вопросы к каждому разделу и пять типичных заблуждений.
◆ Глубже в рыбную миссию — машинное обучение на данных о лещах и корюшках (дерево решений, k-NN, регрессия, кросс-валидация и др.) подробно разобрано в курсе «Машинное обучение на Fish Market Data — шаг за шагом» (Fish Market Data로 쉽게 따라하는 머신러닝).