analysis

  • Хабрахабр

    Настройка функции потерь для нейронной сети на данных сейсморазведки

    В прошлой статье мы описали эксперимент по определению минимального объема вручную размеченных срезов для обучения нейронной сети на данных сейсморазведки. Сегодня мы продолжаем эту тему, выбирая наиболее подходящую функцию потерь. Рассмотрены 2 базовых класса функций – Binary cross entropy и Intersection over Union – в 6-ти вариантах с подбором параметров, а также комбинации функций разных классов. Дополнительно рассмотрена регуляризация функции…

    Подробнее »
  • Хабрахабр

    Эксперименты с нейронными сетями на данных сейсморазведки

    Сложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует значительных трудозатрат, а результат часто содержит ошибки, связанные с человеческим фактором. Использование нейронных сетей для интерпретации может существенно сократить ручной труд, но уникальность данных накладывает ограничения на автоматизацию этой работы. Проведение акваториальной сейсморазведки (источник) Данная…

    Подробнее »
  • Хабрахабр

    [Из песочницы] Вокруг Света за 4 Секунды на Columnstore (Часть 1)

    В этой статье я собираюсь рассмотреть вопрос повышения скорости отчетов. Под отчетом я понимаю любой запрос в базу данных, который использует агрегирующие функции. Также, я собираюсь затронуть вопросы, касающиеся затрачиваемых ресурсов на производство и поддержку отчетов, как людские, так и машинные. В примерах я буду использовать набор данных, содержащий 52 608 000 записей. На примере не сложных аналитических запасов я…

    Подробнее »


Кнопка «Наверх»
Закрыть