Обучить нейронную сеть Prototypical Neural Networks классификации
На основе датасета заказчика провести обучение нейронной сети с архитектурой Prototypical Neural Networks и сделать классификацию данных.
сделать парсер для предобработки датасета
нормализовать данные
сбалансировать данные
использовать функцию активации Soft Max
подготовить метрики обучения
создать виртуально окружение env. для работы с нужной версией питона и библиотеками на машине заказчика, где будет сдаваться ТЗ
сделать код для инференса
При необходимости исполнителю будет предоставлена машина для проведения обучения. Сдача готового ТЗ на машине предоставленной заказчиком.
Данное ТЗ является первой частью серии работ состоящих из трёх – четырёх ТЗ, представляющих собой развитие идеи с целью повышения точности предсказаний.
Опыт работы и знания::
Prototypical Neural Networks и Few-shot learning
Grid Search или Bayesian Optimization
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score
Нормализация и стандартизация данных one_hot_encoding
Парсинг данных JSON, CSV, SQL
TensorFlow/Keras /PyTorch
NumPy, pandas
Matplotlib/Plotly
Cross-Entropy Loss
Оптимизаторы (Adam, SGD итд)
Интерпретация выходов SoftMax
Методы балансировки данных Oversampling / Undersampling
Binary Cross-Entropy Loss
Аугментация
Scripts