🔥 Бомбическое преимущество Vision LLM для простых рутинных задач
Предыстория
В прошлом году я уже занимался оцифровкой разбалловки результатов учеников для разработки модели предсказания баллов и рекомендательной системы.
Тогда я тоже запилил простой интерфейс и ручками вбивал все эти данные, потому что по-нормальному и быстро автоматизировать это тогда не удалось, а датасет для трейна нужен был срочно.
Из данных я тогда выкинул те, где дети не указали свой тестовый балл в отдельном поле. Ну и понятное дело, очень много результатов, где 10 шакалов из 10, оцифровать не удалось.
Наши дни
Наколеночное решение из поста выше помогло добавить примерно ещё треть к датасету. Это результаты, где не проставлен был балл или разбалловка трудно читалась из-за качества картинки(см. скрин, да-да, в таком качестве прислали результаты...).
+34% к объёму трейн данных - это на самом деле очень ощутимо и круто!
Да, есть риск, что нейронка криво распознала цифры на изображении. Но этот риск снимается прогоном предыдущей модели предсказания баллов по этому юзеру. Если распознавание Vision совпадает с предсказанием модели - значит всё распознано верно и историю этого пользователя можно спокойно добавлять в датасет обучения новой модельки.
Такие дела ^_^
Предыстория
В прошлом году я уже занимался оцифровкой разбалловки результатов учеников для разработки модели предсказания баллов и рекомендательной системы.
Тогда я тоже запилил простой интерфейс и ручками вбивал все эти данные, потому что по-нормальному и быстро автоматизировать это тогда не удалось, а датасет для трейна нужен был срочно.
Из данных я тогда выкинул те, где дети не указали свой тестовый балл в отдельном поле. Ну и понятное дело, очень много результатов, где 10 шакалов из 10, оцифровать не удалось.
Наши дни
Наколеночное решение из поста выше помогло добавить примерно ещё треть к датасету. Это результаты, где не проставлен был балл или разбалловка трудно читалась из-за качества картинки(см. скрин, да-да, в таком качестве прислали результаты...).
+34% к объёму трейн данных - это на самом деле очень ощутимо и круто!
Да, есть риск, что нейронка криво распознала цифры на изображении. Но этот риск снимается прогоном предыдущей модели предсказания баллов по этому юзеру. Если распознавание Vision совпадает с предсказанием модели - значит всё распознано верно и историю этого пользователя можно спокойно добавлять в датасет обучения новой модельки.
Такие дела ^_^