Типы задач машинного обучения
Диффузионные модели — новая SOTA в задачах генерации изображений
#paper Google представила диффузионную модель Palette, которая может решать сразу 4 задачи: image implanting, colorization, uncropping и JPEG decomposition. Это лучшая модель на сегодняшний день, которая умеет решать сразу все 4 задачи. Примеры работы — на видео к посту. Более того, модель Palette, обученная на три из четырех задач (implanting, colorization и JPEG decomposition) показывает лучшие результаты, чем модели, которые учатся решать каждую из этих задач по отдельности. Ссылки: -...
🤖 МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
🤖 МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 🧠 StableMTL: многозадачное обучение с диффузионными моделями Обычно для обучения ИИ на нескольких задачах нужно разметить огромное количество данных для каждой задачи. Это дорого и долго. Исследователи предложили использовать диффузионные модели (те же, что создают картинки из текста) для решения этой проблемы. Их метод позволяет обучать ИИ даже на частично размеченных синтетических данных. Фишка в том, что модель может работать в "zero-shot" режиме — выполнять задачи, на которых её специально не обучали...