#активное обучение

'FLAME добавляет лёгкий уточнитель к открытому детектору и достигает 53.96% AP на DOTA и 53.21% AP на DIOR с 30 метками и адаптацией в минуту на CPU.'

'Пошаговый туториал в Colab: обучение SimCLR с Lightly, визуализация эмбеддингов, выбор информативного кортсета и оценка качества представлений.'

'Google демонстрирует, что дообучение LLM возможно с менее чем 500 целевыми метками, сохраняя или улучшая качество модели при сокращении объема разметки на несколько порядков.'

В этом руководстве показано, как построить конвейер активного обучения для классификации медицинских симптомов, интегрируя Adala с Google Gemini для эффективной аннотации и визуализации уверенности.