Лекция. Генеративные модели. Генеративно-состязательные сети

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 23 янв 2025

Комментарии • 12

  • @nomoreofanime
    @nomoreofanime 3 года назад +3

    спасибо за лекцию! (у лектора красивые жесты)

  • @sgys22dgys15
    @sgys22dgys15 Год назад +1

    Надоб както вашу кашу +++добавить свою Рхнуту поправку нести
    Иль оптимизацию идеи
    Сотворения.к созиданию😊

  • @deni5n
    @deni5n 3 года назад

    спасибо за лекции, у меня вопрос: а как вы предлагаете фактически реализовывать знания по ml? ну тоесть я состарюсь раньше чем модель учиться закончит и это при условии, что я не ошибусь в реализации предложенных лектром алгоритмов. получается что ml это прерогатива тех кто может купить машинное время у тогоже сбера или гугла? можно как то этот вопрос осветить?

    • @dkkishin
      @dkkishin 3 года назад +7

      Глупый вопрос. Все равно что спросить, зачем людей ядерной физике учат, ведь атомный реактор для обеспечения всего города энергией он собрать дома один не сможет...

    • @miremax0
      @miremax0 3 года назад +4

      Наверное, ответ тут в том, что понимание работы алгоритмов поможет в их использовании и применении.
      Примерно как дальнобойщики умеют обслуживать готовый автомобиль.

    • @hajvklkaj6462
      @hajvklkaj6462 Год назад

      ну, простые версии можно обучать в Google Colab, более сложные за деньги. А так - да, недёшево им заниматься.

    • @АртемСавельев-о8е
      @АртемСавельев-о8е Год назад +1

      Можно каггле обучать модели. У вас в распоряжении 30 часов в неделю довольно мощных GPU. Этого вполне достаточно, если не разбазаривать мощности.

    • @varivodasergei
      @varivodasergei Год назад

      Предполагается использование в организациях , имеющих ресурсы для работы с нейросетями.

  • @ainz4783
    @ainz4783 Год назад +1

    хватит сглатывать так громко на микрофон. перезапишите уже эти старые видео!

    • @CgjjYyju
      @CgjjYyju Месяц назад

      Дискриминатор!