Что делать если заказчик хочет 95% точности в ML задаче? – Часть два

Вчера я писал пост на тему того почему точность в качестве KPI на вход работы это плохо. Обещал сегодня несколько примеров. Поехали

Continue reading “Что делать если заказчик хочет 95% точности в ML задаче? – Часть два”

Что делать если заказчик хочет 95% точности в ML задаче?

Кажется, что тут я написал не одну статью про общение с заказчиками в специфике ML:

  1. О типах заказчиков (посредники/непосредственные заказчики)
  2. О том как можно структурировать взаимодействие с заказчиками (найм и договора специалиста/консультанта)
  3. О том как менеджить своё время на общение
  4. О том какая существует интеллектуальная собственность в ML
  5. Про NDA

И внезапно я понял что нигде ранее я не затронул тему рисков в построении договора. Но это одна из краеугольных тем всего взаимодействия. Столько сил не уходит ни в одно из других обсуждений. Возможно поэтому и не писал. Каждый раз после очередного обсуждения рисков — не хочется об этом думать следующие пару дней.

Итак. О чём это. Это о KPI договора. Приходит заказчик и говорит: «Мы хотим делать детектирование объекта X с вероятностью 95%».
Что с этим делать?

Continue reading “Что делать если заказчик хочет 95% точности в ML задаче?”

Про конференции в ML

Этой осенью попал на две разные конференции по машинному обучению и его применению. Одну организовывал Роман (UseData – она была акцентирована скорее на разработчиков/тимлидов), вторая AiStories – она была скорее для бизнеса, о том как и куда внедрять.

Это не первые конференции на которых я был. Бывал и на более научных, и на более практических (хакатонах, семинарах). Но в глаза бросается сразу несколько вещей:

Continue reading “Про конференции в ML”

Самая базовая штука для любого DS’а

Может я скажу банальную вещь. Но очень часто натыкаюсь на то что многие люди этого не делают. Процесс берёт верх над результатом. И люди не используют критическое мышление. А ведь критическое мышление – это именно то что требуется от человека который должен делать Data Scince | Computer Vision.

Поймите, каждое исследование, каждый результат, каждое утверждение – могут содержать ошибку. И вам важно находить и опираться на те их них которые наиболее вероятные. Ну, из последнего – https://habr.com/ru/post/471282/ (изначальную версию статьи автор поправил, статья тут – https://www.kaggle.com/natevegh/pneumonia-detection-98-acc-fastai-2019-update сильно ближе).

Человек написал статью на Хабре о том как по какому-то датасету получил точность на порядок выше чем любой другой исследователь. Причём как получил… Взял очередной ML-автообучатель, написал пять строчек запуска – получил результат. Его (а так же кучу читателей) не смутило что:

  • В фреймворке нет ничего нового по сравнению с другими решениями
  • Есть другие решения на базе той же сетки с точностью сильно ниже
  • Все остальные решения +-сходились к одной и той же точности

Если бы это был единичный случай… Но я видел много таких примеров в продакшне. Человек делает явно ошибочную метрику/решению и начинает затирать какой он классный вместо того чтобы искать ошибку.
Например в CherryLabs я очень долго добивался чтобы все члены команды машинного обучения относились критично к любой проделанной работе.
Причём это проблема чаще всего свойственна тем кто в своей жизни не делал ничего кроме машинного обучения.

Правильная тактика, на мой взгляд, сомневаться вообще во всём. В любом утверждении. Это во многом противоестественно, но сильно помогает. Причём помогает в многих вариантах. Недавно Александр (автор сайта https://spark-in.me/ и соответствующего телеграмм канала ) прислал такое видео (человек сделал детектор оружия и предлагает гонять его для камер безопасности в школах):

Я долго ржал с этой идеи, ответив вот этим кадром:

Не говоря уже о том что оружие с момента того как его используют проще обнаружить детектором выстрела (эта система реализована в нескольких городах мира). Точности там сильно выше.

Короче. Это должен был быть краткий пост с общим посылом – “будьте критичнее”. И краткий набор советов:

  • Смотрите как решают задачу другие люди. Используйте это в качестве референса.
    • Вы сделали что-то на порядок круче? Ищите ошибку. Проверьте все возможные варианты прежде чем утверждать это.
    • Никто не решает вашу задачу? Хотите стать первопроходцем? Обычно это очень плохая идея. Скорее всего есть скрытые причины почему вашу задачу никто не смог решить. Вообще это очень плохая идея делать что-то первым. С вероятностью 90% вы обречены на провал.
  • Сделайте прототип в котором вместо алгорита работает человек. Цена такого прототипа в миллион раз меньше чем у системы на базе машинного обучения. Не надо собирать базу/размечать/настраивать. Зато соберёте самую важную метрику – “максимально допустимая точность”. Это критичный параметр в котором нельзя сомневаться (кстати, для того примера с пневманией, с которого я начал – этот параметр более менее известен: человек по рентгенограммам ошибается примерно в 5-7% случаев).
  • Нашли новую модель которая на голову лучше старой? Исследуйте граничные условия и консистентность датасета. Например, из практики. OpenPose и AplhaPose – две самых популярных модели для поиска скелета человека. AlphaPose сильно точнее по открытым датасетам… Но вот только есть такой момент. В открытых датасетах люди обычно большие и хорошо видны. И OpenPose во многих примерах даёт точность на порядки выше за счёт лучшего потенциала детекции.
    Помните что “универсальные метрики” – нифига не универсальны.
  • Сомневайтесь в любом утверждении пока не проверите его.

Уфф. Надеюсь это вам немного поможет)

Новый формат?

Решил сделать несколько видео на те темы, на которые всё не хватает времени написать нормальную статью. Начнём с банальной темы по распознаванию по лицам!
Почему они не работают?

Как стать DS’ом за пять минут?

Обилие курсов по машинному обучению в последнее время поражает. Разве что на заборах не пишут “стань ML экспертом за пять минут” . Есть реклама на Хабр, таргетированная реклама вконтакте. Крупные институты создают открытые курсы. Число online платных и бесплатных лекций зашкаливает. Но есть ли смысл в этом всем? Имеет ли смысл идти на эти курсы? Может ли информация которую там рассказывают принести пользу?

Continue reading “Как стать DS’ом за пять минут?”

И ещё раз про базы данных

Краткий обзор вещей по датасетам на которые я наталкивался в последний год.

Я думаю, что все прекрасно понимают, что в нормальной работе по ComputerVision 80% работы может занимать взаимодействие с базой (картинку с заглавия утащил отсюда).  Создание базы, разметка, выбор критериев, создание загрузки, модели зашумления, и.т.д. Конечно, я видел случаи, когда это и 95% занимает (медицина), и 20%(использование открытых датасетов). Всякое бывает.
Решил запечатлеть несколько вещей, на которые я натыкался в последний год.

Continue reading “И ещё раз про базы данных”

Машины для DL

Наблюдения последнего времени.

Вы разворачиваете небольшой Computer Vision проект. Для себя, для заказчика, или ещё для кого.  Вам нужен сервер для обучения. Понятно, что в ходе эксплуатации сервер будет применяться. И для постоянного переобучения. И, возможно, для внедрения. Как его сделать?
Есть пара подходов:

  • Аренда облака – Amazon, Azure, Google
  • Аренда сервера с GPU
  • Сборка своего сервера

Во-первых, я выскажу свои мысли на тему того что по нашему опыту получалось лучше. Во-вторых, любопытно послушать мнение читателей кто что использует.

Continue reading “Машины для DL”

CapsNet

Я думаю, что большая часть моих читателей уже видела последнюю работу Хинтона – Dynamic Routing Between Capsules. (ещё есть вторая статья)

Интересно, пробовал ли кто-то разобраться и вникнуть. Я немного попробовал и вот что вышло:
Continue reading “CapsNet”

SmartData

На днях посетил конференцию SmartData. Весьма странное мероприятие, никогда таких раньше не видел. Организаторы (https://jugru.org/) обычно проводят программистские конференции. Ну, либо базы данных, продакшн, всё такое. А тут решили хайпануть и провести практически в той же стилистике конференцию по машинному обучению. Получилось причудливо.

Конечно, сам бы я на такое мероприятие билет не купил. Задушила жаба (всю информацию, очевидно, можно было бы найти и так). Но учитывая, что организаторы предложили в обмен на небольшую статью на хабр билет на конференцию с оплатой дороги, я согласился.

Continue reading “SmartData”