Sélection de Données - Défis de Données lors de l'Entraînement de Modèles Génératifs

Aperçu

Programme

• Introduction à la sélection de données dans l'apprentissage des modèles génératifs
Importance de la sélection des données
Aperçu des modèles génératifs
• Méthodes de filtrage pour le pré-entraînement
Évaluation de la qualité des données
Techniques de déduplication des données
Stratégies de réduction du bruit
• Techniques de sélection stratégique des données
Échantillonnage d'importance
Approches d'optimisation sous-modulaire
Apprentissage actif pour la curation des données
• Approches de transport optimal pour le raffinement
Principes du transport optimal
Applications dans le raffinage du modèle
Études de cas sur la réduction des besoins en données
• Équilibrer l'efficacité des données et la performance des modèles
Compromis dans la sélection des données
Indicateurs de performance et évaluation
• Études de cas et applications industrielles
Exemples concrets
Histoires de succès et leçons apprises
• Outils et cadres pour la sélection des données
Aperçu des outils disponibles
Exercices pratiques et tutoriels
• Tendances futures et orientations de recherche
Techniques émergentes dans la sélection des données
Opportunités pour l'innovation
• Conclusion et récapitulatif
Points clés à retenir
Réflexions finales sur la sélection des données pour les modèles génératifs
• Projet pratique
Concevoir un pipeline de sélection de données
Mettre en œuvre des stratégies de filtrage et de raffinement

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Sujets

Informatique