Проекты курса Deep Learning School

В данном репозитории находятся проекты, выполненные мною в ходе продвинутого потока школы МФТИ Deep Learning School.

Диплом.

Стек проектов

Работа с данными

Numpy, Pandas, OpenCV, SciPy, scikit-image, PIL

Машинное обучение

PyTorch, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Optuna

Визуализация

Matplotlib, Seaborn, Plotly, IPyWidgets

Проекты

CNNs – Базовая работа с CNN. Реализация логистической регрессии и архитектуры LeNet. Демонстрация работы сверточных ядер.
Churn Prediction – Предсказание оттока клиентов мобильного оператора в виде соревнования на платформе Kaggle. В качестве метрики качества использовался ROC-AUC. Было проведено сравнение различных моделей: логистическая регрессия, дерево решений, ансамбль деревьев, градиентный бустинг. Были протестированы библиотеки scikit-learn, LightGBM, CatBoost. Для подбора гиперпараметров использовался Random Search и байесовские методы библиотеки Optuna.
Simpsons Classification – Классификация персонажей мультсериала "Симпсоны" в виде соревнования на платформе Kaggle. В качестве метрики качества использовался F1-score. Для решения задачи использовался fine-tuning модели ResNet-50, предобученной на датасете ImageNet1k.
Lesion Segmentation – Сегментация медицинских снимков. Были реализованы архитектуры моделей SegNet и U-Net и было проведено их обучение с различными функциями потерь: BCE Loss, Focal Loss, DICE Loss.
Autoencoders – Реализация архитектур обычного, вариационного и условного автоэнкодера для генерации новых картинок из латентного пространства.
GANs – Обучение GAN-моделей для генерации лиц людей. Для обучения использовалась часть датасета Flickr Faces. Для оценки качества модели использовалась Leave-one-out кросс-валидация.
Face Recognition – Распознавания лиц. Для решения использовалась модель Inception-ResNet, которая была обучена с функциями потерь Cross Entropy, Triplet Loss и ArcFace. Для обучения был написан свой собственный Trainer. Для оценки качества модели использовался Identification Rate. Также был реализован поиск других изображений одного человека с помощью Cosine Similarity, поиск похожих лиц, и нахождение некачественных фотографий.