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Masterclass ¡ Kapitel 22

Eigene NOVA-Bildskills

Von STL-10 zu deinen eigenen Trainingsdaten

Du verstehst, warum STL-10 nur Schulmaterial ist und wie NOVA später eigene Bildskills aus deinen Daten lernen kann.

Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.
Abschnitt 3 von 5Kapitel 22

22.3 Balancierte Daten

Gehe zu Abschnitt 1: STL-10 ist nur der AnfangGehe zu Abschnitt 2: Ordnerstruktur als LabelsystemGehe zu Abschnitt 3: Balancierte DatenGehe zu Abschnitt 4: Clustering als VorsortierungGehe zu Abschnitt 5: Was ein fertiger NOVA-Bildskill speichert

Balancierte Daten

Wenn eine Klasse 10.000 Bilder hat und eine andere nur 50, lernt NOVA leicht eine Verzerrung.

Ein guter Datensatz braucht pro Klasse genug Variation und ungefähr sinnvolle Balance.

Variation bedeutet: verschiedene Blickwinkel, Hintergründe, Lichtbedingungen und Objektgrößen.

Schlechter vs guter Skill
  • •Schlecht: 5 Hundebilder, alle gleich, alle gleicher Hintergrund.
  • •Besser: 500 Hundebilder, verschiedene Rassen, Orte und Perspektiven.
  • •Noch besser: zusätzlich klare Nicht-Hund-Beispiele oder Unknown-Gate.
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NOVA Energie-Log

RTX-Verbrauch

NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.

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