НК
смотри, как качество проседает от уменьшения модели
я уменьшал модель и сразу лажа. и в чем смысл всей этой возни.
Size: a a a
2019 November 25
SA
я уменьшал модель и сразу лажа. и в чем смысл всей этой возни.
AA
нужнo (oтбрасывать)
ты имеешь в виду, на 2-5 этапе отбрасывать?
s
В принципе, я тоже негодую, что нельзя получить $100к методом import keras
Раньше на кегле можно было. Теперь уж поезд ушёл, конкурсы на $25к/10 человек, при этом 3000+ участников
НК
уменьшаешь исходные данные, увеличиваешь эпохи и он определяет неправильную категорию и присваивает ей еще большую вероятность правильности сука
SA
уменьшаешь исходные данные, увеличиваешь эпохи и он определяет неправильную категорию и присваивает ей еще большую вероятность правильности сука
A
ты имеешь в виду, на 2-5 этапе отбрасывать?
> остальные языки не являются релевантными для данного этапа конкурса.
хoть этo и написанo в (1), я уверен, в (2..6) не нужны левые языки
хoть этo и написанo в (1), я уверен, в (2..6) не нужны левые языки
SA
> остальные языки не являются релевантными для данного этапа конкурса.
хoть этo и написанo в (1), я уверен, в (2..6) не нужны левые языки
хoть этo и написанo в (1), я уверен, в (2..6) не нужны левые языки
так и есть
SA
это становится понятным, если хотя бы 2 минуты уделить прочтению правил
SA
смотрите:
AA
тащемта, если "Работы будут проверяться на англо- и русскоязычных текстах." то думаю не надо париться над этим в 2-5 этапах
SA
The Telegram Data Clustering Contest starts now.
Based on the input data we provide, you are expected to develop an algorithm that:
1. Identifies content in English and Russian and discards the rest.
2. Identifies news articles from the result of (1) and discards the rest.
3. Classifies each news piece from the result of (2) into one of these 7 categories: Society, Economy, Technology, Entertainment, Science, Sports and Other.
4. Identifies news pieces about the same event and groups them together into news threads.
5. Sorts news threads based on perceived importance.
Below is the sample input data. We will be publishing more sample data sets as the contest progresses. Check out the detailed description of the contest task here (and here in Russian).
Participants have two weeks until December, 2 (the deadline is 23:50 Dubai time) to come up with a solution and upload it to @jobs_bot.
The authors of the best solutions will share a prize fund of $100,000 and will be able to take part in the second stage of the contest, getting a chance to claim another $100,000 in prizes.
Based on the input data we provide, you are expected to develop an algorithm that:
1. Identifies content in English and Russian and discards the rest.
2. Identifies news articles from the result of (1) and discards the rest.
3. Classifies each news piece from the result of (2) into one of these 7 categories: Society, Economy, Technology, Entertainment, Science, Sports and Other.
4. Identifies news pieces about the same event and groups them together into news threads.
5. Sorts news threads based on perceived importance.
Below is the sample input data. We will be publishing more sample data sets as the contest progresses. Check out the detailed description of the contest task here (and here in Russian).
Participants have two weeks until December, 2 (the deadline is 23:50 Dubai time) to come up with a solution and upload it to @jobs_bot.
The authors of the best solutions will share a prize fund of $100,000 and will be able to take part in the second stage of the contest, getting a chance to claim another $100,000 in prizes.
SA
The Telegram Data Clustering Contest starts now.
Based on the input data we provide, you are expected to develop an algorithm that:
1. Identifies content in English and Russian and discards the rest.
2. Identifies news articles from the result of (1) and discards the rest.
3. Classifies each news piece from the result of (2) into one of these 7 categories: Society, Economy, Technology, Entertainment, Science, Sports and Other.
4. Identifies news pieces about the same event and groups them together into news threads.
5. Sorts news threads based on perceived importance.
Below is the sample input data. We will be publishing more sample data sets as the contest progresses. Check out the detailed description of the contest task here (and here in Russian).
Participants have two weeks until December, 2 (the deadline is 23:50 Dubai time) to come up with a solution and upload it to @jobs_bot.
The authors of the best solutions will share a prize fund of $100,000 and will be able to take part in the second stage of the contest, getting a chance to claim another $100,000 in prizes.
Based on the input data we provide, you are expected to develop an algorithm that:
1. Identifies content in English and Russian and discards the rest.
2. Identifies news articles from the result of (1) and discards the rest.
3. Classifies each news piece from the result of (2) into one of these 7 categories: Society, Economy, Technology, Entertainment, Science, Sports and Other.
4. Identifies news pieces about the same event and groups them together into news threads.
5. Sorts news threads based on perceived importance.
Below is the sample input data. We will be publishing more sample data sets as the contest progresses. Check out the detailed description of the contest task here (and here in Russian).
Participants have two weeks until December, 2 (the deadline is 23:50 Dubai time) to come up with a solution and upload it to @jobs_bot.
The authors of the best solutions will share a prize fund of $100,000 and will be able to take part in the second stage of the contest, getting a chance to claim another $100,000 in prizes.
SA
видите?
A
видите?
+++
s
Но все равно язык надо определить, лол. Русский или английский
AA
мда
SA
Но все равно язык надо определить, лол. Русский или английский
ет да(
A
в каждoм языке +- пoхoжие метрики, нo есть и свoи замoрoчки с мoрфoлoгией и семантикoй, и вoт детали решают.
самая веселуха иначе была бы разбирать иерoглифы..
самая веселуха иначе была бы разбирать иерoглифы..
SA
уменьшаешь исходные данные, увеличиваешь эпохи и он определяет неправильную категорию и присваивает ей еще большую вероятность правильности сука
так вот. А как всязано уменьшение модели с уменьшением данных?