How much data do I need for a deep learning project?

고정된 숫자보다는 작업에 훨씬 더 많이 의존합니다. 사전 훈련된 비전 또는 언어 모델을 미세 조정하는 것은 클래스당 수백 개의 잘 레이블링된 예제로 작동할 수 있지만, 처음부터 훈련하는 것은 일반적으로 훨씬 더 많은 양이 필요합니다. 데이터 세트 크기, 레이블링 품질 및 클래스 균형에 대한 설명을 보내주시면 Zinner가 솔직하게 조언해 드릴 수 있습니다.

Is deep learning always better than classical machine learning?

아니요. 표 형식의 비즈니스 데이터의 경우 그라디언트 부스팅 트리 및 회귀 모델이 종종 더 정확하고, 훈련 속도가 빠르며, 설명하기 훨씬 쉽습니다. 딥러닝은 이미지, 오디오, 비디오 및 자유 텍스트와 같은 비정형 입력에서 비용을 절감합니다. 좋은 Zinner는 더 간단한 모델이 문제에 더 적합할 때 알려줄 것입니다.

How is deep learning work priced on Zinn Hub?

각 Zinner는 자체 가격을 설정하고 USD로 목록에 미리 표시합니다. 일부는 타당성 조사 또는 단일 미세 조정 모델과 같은 고정 범위 작업을 판매하고, 다른 일부는 더 긴 계약을 위해 시간당으로 작업합니다. 클라우드 GPU에서 훈련하기 위한 컴퓨팅 비용은 일반적으로 공급업체에서 별도로 청구되므로 누가 무엇을 지불하는지 확인하십시오.

What should be delivered at the end of a modelling project?

소유한 저장소의 훈련 및 추론 코드, 훈련된 모델 가중치, 정확한 데이터 전처리 단계, 사용된 지표 및 테스트 세트가 포함된 평가 보고서, 결과 재현 지침을 요청하십시오. 전처리 및 평가 분할 없이는 가중치 세트를 신뢰하거나 재구축하기가 매우 어렵습니다.

What does a typical deep learning engagement look like?

일반적으로 범위 설정 대화와 샘플 데이터 검토로 시작하여 간단한 방법으로 달성할 수 있는 것을 설정하는 기준 모델이 뒤따릅니다. 아키텍처, 데이터 및 평가에 대한 반복이 이어지고, 배포를 위한 패키징이 진행됩니다. 시작 시 목표 지표와 수용 임계값을 합의하면 프로젝트를 개방형이 아닌 측정 가능하게 유지할 수 있습니다.

How do I handle sensitive or proprietary data?

필요한 최소한의 정보만 공유하고, 초기 범위 설정을 위해 익명화되거나 합성된 샘플을 고려하십시오. 이러한 조건은 플랫폼이 아닌 각 Zinner에 의해 설정되므로 주문 메시지를 통해 기밀 유지 및 데이터 처리 조건을 서면으로 합의하십시오. Zinners는 ID 및 기술이 검증되었으며, 배송을 확인할 때까지 주문은 에스크로에 보관됩니다.