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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 4 von 5Kapitel 22

22.4 Clustering als Vorsortierung

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

Clustering als Vorsortierung

Du musst nicht jedes Bild einzeln labeln, wenn NOVA später Bilder vorsortieren kann.

NOVA kann ähnliche Bilder gruppieren. Du benennst dann Gruppen statt Einzelbilder.

Das ist der Übergang von rein manuellem Labeling zu einem intelligenten Trainingsworkflow.

Bezug zu Kapitel 17
  • •Ohne Labels kann NOVA Ähnlichkeiten lernen.
  • •Mit wenigen Labels kann NOVA Gruppen Bedeutung geben.
  • •Mit Feedback kann NOVA ihre Datenbasis verbessern.
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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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