Projekt ML rozpoczyna się od danych i kryteriów jakości. Model nie powinien po prostu „działać”; powinno być mierzalne: gdzie zawodzi, jak często, dlaczego i czy to wystarczy dla konkretnego przepływu pracy.
W laboratorium ML jest traktowane jako cykl inżynieryjny: formułowanie zadań, przygotowanie zbioru danych, model bazowy, metryki, analiza błędów, doskonalenie i integracja testów.
Takie podejście szybko oddziela realistyczne zadania AI od zadań, w których najpierw należy ulepszyć dane lub przepływ pracy.
Nawet mały projekt ML wymaga dyscypliny w zakresie danych i metryk.
Różne zadania wymagają różnych wskaźników: dokładności, precyzji, przypomnienia, mAP, F1 lub wskaźników biznesowych, takich jak czas zaoszczędzony przez użytkownika.
Do eksperymentów wykorzystywane są serwery GPU, serwery wnioskowania, Docker, Kubernetes oraz wewnętrzna infrastruktura obliczeniowa laboratorium.
Badania System rozpoznawania narzędzi chirurgicznych dla szpitala St. Panteleimon W laboratorium zbadano i opracowano komputerowy system wizyjny oparty na kamerach, służący do rozpoznawania, szkolenia i cyfrowego katalogowania tysięcy narzędzi chirurgicznych.
Badania Inteligentna Analiza Ruchu i Zatorów na Lwowskiej Infrastrukturze Drogowej Projekt badawczy laboratorium wspólnie z Urzędem Miasta Lwowa dotyczący analizy potoków ruchu, obciążenia skrzyżowań i czynników zatorów na ulicach Lwowa.
Czasami tak, ale jakość zależy od zadania, różnorodności próbek i wymagań dotyczących dokładności. Mały zbiór danych często pasuje do pierwszego prototypu, ale nie jest stabilny.
W stosowanych zadaniach jakość danych jest często ważniejsza niż wybór modelu. Źle opisane lub nierówne dane ograniczają wyniki nawet w przypadku silnych algorytmów.
Tak. Zwykle model działa jako osobna usługa wnioskowania lub interfejs API, podczas gdy aplikacja internetowa obsługuje przepływ pracy użytkownika oraz weryfikację danych i wyników.
Laboratorium jest gotowe omawiać badania, prototypy i projekty niekomercyjne z uniwersytetami, laboratoriami, firmami, szpitalami i instytucjami publicznymi.
