Transfer Learning и Fine-Tuning

Используй предобученные модели вместо обучения с нуля

100fine-tuning

Фото достаточно

$0.50Colab

Стоимость обучения

95%+transfer

Accuracy

20,000xefficiency

Дешевле чем с нуля

AI Insight

Обучить ResNet на ImageNet стоит $10,000+ GPU-часов. Fine-tune на своих 100 фотках — $0.50 на Colab. Transfer Learning = 99% результата за 0.005% стоимости.

Ключевые темы

Transfer Learning: берём модель, обученную на ImageNet/Wikipedia, и дообучаем на своих данных

Fine-tuning стратегии: freeze/unfreeze layers, discriminative learning rates

Computer Vision: ResNet, EfficientNet, ViT — classification, detection, segmentation

Временные ряды: transfer learning для финансовых данных

Практика: классификация дефектов на производстве с 100 фотографиями

Аналитика и графики

Старый подход vs AI-подход

🪦Старый век

🚀Новый век

Классификация изображений

CNN с нуля — нужно 100K+ фото

1000x data

Fine-tune ResNet — достаточно 100 фото

Инструменты урока

PyTorchtorchvisionHuggingFacetimmGoogle Colab

Домашнее задание

Практическое задание

Fine-tune EfficientNet для бинарной классификации: дефект vs норма (датасет MVTec или свои фото). Используйте data augmentation. Цель: accuracy > 95% на 100 фото.

Урок 55 из 59

PyTorch: нейросети с нуля

FastAPI + Docker: модель в проде