Обучение модели на датасете больше 10000 фотографий (сложность развёртывания)
10000 руб.
В наличии
Нет в наличии
Для работы с датасетами такого размера потребуется более мощное оборудование, чем для небольших наборов данных, но в то же время вычислительные ресурсы ещё не такие высокие, как для крупных датасетов. Для такого объема достаточно будет графических процессоров (GPU) среднего класса, например, NVIDIA GTX или RTX, а также достаточно объема оперативной памяти и накопителей для хранения данных. Вычислительная нагрузка будет умеренной, но потребуется оптимизация процессов, таких как скорость обучения и время отклика.
- Для таких наборов данных можно применить более сложные архитектуры нейросетей, что значительно улучшит качество моделей.
- Возможность применения предварительно обученных моделей (transfer learning) для ускорения обучения.
- Сложности с балансировкой данных и улучшением качества модели с использованием методов усиления данных.
- Артикул:
- sku2700
