Етапи роботи
Навіть невеликий ML-проєкт потребує дисципліни в даних і метриках.
- аудит даних і формату
- підготовка навчальної вибірки
- навчання baseline-моделі
- оцінювання точності та помилок
- оптимізація inference
- інтеграція в інтерфейс
Machine learning
Machine learning розробка: моделі, датасети, експерименти, оцінювання та прототипи
ML-проєкт починається з даних і критеріїв якості. Модель має не просто “працювати”, а бути вимірюваною: на яких прикладах помиляється, як часто, чому і чи достатньо цього для конкретного процесу.
machine learningmodel trainingdatasetsevaluationinference
Контекст
Повний цикл ML-прототипу
У лабораторії ML розглядається як інженерний цикл: постановка задачі, підготовка датасету, базова модель, метрики, аналіз помилок, покращення і тестова інтеграція.
Такий підхід дозволяє швидко відрізнити реалістичну AI-задачу від задачі, де спочатку треба покращити дані або змінити процес.
Метрики і контроль
Для різних задач потрібні різні метрики: accuracy, precision, recall, mAP, F1 або бізнес-метрики на кшталт часу, який система економить користувачу.
Інфраструктура
Для експериментів використовуються GPU-сервери, inference-сервери, Docker, Kubernetes та внутрішня обчислювальна інфраструктура лабораторії.
Пов’язані роботи
Проєкти та дослідження лабораторії
Дослідження Система розпізнавання хірургічних інструментів для Лікарні Святого Пантелеймона Лабораторія дослідила та розробила комп’ютерну систему з камерою для розпізнавання, навчання і цифрового обліку тисяч хірургічних інструментів.
Дослідження Інтелектуальний аналіз трафіку та заторів на дорожній інфраструктурі міста Львова Дослідницький проєкт лабораторії спільно з Львівською міською радою для аналізу транспортних потоків, навантаження перехресть і причин заторів на вулицях Львова.
FAQ
Питання, які зазвичай ставлять партнери
Чи можна навчити модель на малому датасеті?
Іноді так, але якість залежить від задачі, різноманітності прикладів і вимог до точності. Часто малий датасет підходить для першого прототипу, але не для стабільного використання.
Що важливіше: модель чи дані?
У прикладних задачах якість даних часто важливіша за вибір моделі. Погано описані або нерівномірні дані обмежують результат навіть для сильних алгоритмів.
Чи можна інтегрувати ML-модель у веб-додаток?
Так. Зазвичай модель запускається як окремий inference-сервіс або API, а веб-додаток відповідає за користувацький сценарій, дані і перевірку результату.
Співпраця
Є задача у цьому напрямі?
Лабораторія готова обговорювати дослідження, прототипи та некомерційні проєкти з університетами, лабораторіями, компаніями, лікарнями й державними установами.