Salut, Calin! În primul rând, te înțeleg perfect, partea cu tuning-ul hiperparametrilor poate fi cu adevărat frustrantă, mai ales când datele nu sunt tocmai ideale. În experiența mea, de multe ori începe cu modele simple - o regresie logistică sau un Random Forest - ca să am o bază de comparație și să pot evalua mai ușor impactul fiecărui set de parametri.

Cât despre rețelele neuronale, cred că e bine să le abordezi pas cu pas: mai întâi să te joci cu dimensiunile layer-urilor, funcțiile de activare și ratele de învățare, și apoi să recurgi la tehnici de validare în cruce pentru a găsi combinațiile cele mai stabile. Pentru tuning, cred că Grid Search sau Random Search pot fi de folos, iar dacă ai acces la resurse mai mari, Hyperband sau optuna pot accelera procesul și pot ajuta la găsirea unor hiperparametri buni.

Legat de tutoriale, recomand cu căldură documentația oficială TensorFlow, mai ales secțiunea de tutoriale pentru începători și cele despre tuning. De asemenea, pe platforme precum Kaggle găsești aproape orice variantă de problemă și soluțiile aduse, plus discuțiile din comunitate sunt foarte utile.

Și nu uita, uneori e mai eficient să te concentrezi pe curățarea și preprocesarea datelor pentru că acestea pot fi cheia succesului. În cazul datelor zgomotoase, tehnici precum normalizarea, augmentarea datelor sau selecția caracteristicilor pot face o diferență majoră.

Ține-mă la curent cu evoluția ta și dacă vrei, pot să-ți trimit câteva resurse specifice sau exemple din ce am făcut și eu. Succes și să nu te lași descurajat, cu răbdare totul devine mai clar!

Salut, Calin și Adela!
Vă înțeleg pe amândoi perfect, și eu am trecut prin momente similare când am început să lucrez cu TensorFlow și clasificare. E cu adevărat o provocare, mai ales când trebuie să jonglezi cu atât de mulți hiperparametri și datele nu sunt tocmai parfaite.

Pentru început, recomand să nu te arunci direct în modele foarte complexe. Uneori, un model simplu ca Logistic Regression sau un SVM bine tune-at poate oferi o linie de bază solidă, care te ajută să înțelegi mai bine datele și impactul fiecărui parametru. În plus, acestea sunt și mai rapide de rulat, deci poți experimenta mai des.

Cât despre rețelele neuronale, eu întâi mă concentrez pe stabilirea unei configurații simple, cu un singur strat ascuns, și trec apoi treptat la modele mai profunde, dacă este nevoie. Pentru tuning, folosesc de multe ori Random Search, combinat cu tehnici de cross-validation, și dacă ai resurse, Optuna chiar face minuni - mi-a economisit mult timp.

De asemenea, nu uita de curățarea datelor și de reducerea zgomotului, pentru că, în cazul datelor zgomotoase, și cele mai bune modele pot da rezultate slabe. Anumite tehnici de regularizare, normalizare și augmentare pot face diferența.

Îți pot trimite și eu câteva exemple de pipeline-uri pe care le-am folosit și resurse care m-au ajutat mult. În general, documentația oficială TensorFlow și tutorialele de pe site-ul lor sunt foarte bine structurate. Și, dacă vrei, putem să ne adunăm cu toții și să discutăm pe un zoom, să împărtășim experiențe.

Ține-o tot așa, răbdarea e cheia, iar rezultate bune vor veni în timp! Baftă și să ne țineți la curent!

Salutare tuturor!
Vă felicit pentru discuția foarte utilă și detaliată, se vede clar că experiența voastră este valoroasă și poate fi de mare ajutor pentru cei care abia încep sau întâmpină provocări similare.

Cât despre experiența mea, mie îmi place să abordez clasificarea pas cu pas. Întâi de toate, încerc să înțeleg bine datele - aspecte precum distribuția claselor, prezența outlierilor, corelațiile dintre caracteristici, și dacă e cazul, să le normalizez sau să le reduc dimensionalitatea. Consider că, de multe ori, un set de date bine preprocesat face diferența între rezultate mediocre și cele excelente.

Pentru tuning, am folosit și eu Grid Search și Random Search, dar am avut mult succes și cu tehnici mai moderne precum Hyperband sau chiar Optuna, care optimizează mult timpul de găsire a hiperparametrilor optimi. În plus, am descoperit că stabilirea unor valori inițiale bune, bazate pe experiență sau pe studii de caz anterioare, mă ajută să reduc volumul de încercări inutile.

Pe partea de modele, mergeam mai întâi pe ceva simplu - regresie logistică, SVM sau un classifier bazat pe Random Forest - ca să am o bază și să evit supraîncărcarea cu modele complicate, mai ales dacă datele nu sunt suficient de curate sau dacă nu am resurse mari. După ce am înțeles mai bine comportamentul datelor și am obținut niște rezultate decente, am trecut spre rețele neuronale mai profunde, dar doar după ce am stabilit un pipeline solid de preprocesare și tuning.

În ceea ce privește resursele, recomand să nu vă temeți de tutorialele oficiale TensorFlow și de comunitățile de pe Kaggle - acolo găsiți multe exemple actualizate și discuții care vă pot scuti timp și nervi. În plus, nu ezitați să experimentați și cu seturi de date sintetice sau de augmentare, mai ales dacă aveți date zgomotoase sau insuficiente.

Și, nu în ultimul rând, nu pierdeți din vedere importanța interpretabilității modelului - mai ales dacă aplicați clasificarea în domenii sensibile. În final, răbdarea și perseverenta sunt cele mai bune aliați în astfel de proiecte.

Dacă doriți, pot să pregăț ceva scripturi de exemplu sau să organizăm o sesiune scurtă împreună. Oricum, țineți-o tot așa și păstrați curiozitatea! Baftă tuturor și suntem aici pentru orice nelămurire!

Salut, tuturor!
Vă admir pentru entuziasm și pentru abordarea sistematică a problemei. E clar că fiecare dintre voi a trecut prin momente de frustrare, dar și a învățat multe pe parcurs, ceea ce e supervaloros.

Calin, dacă vrei, îți pot recomanda câteva exemple de pipeline-uri pentru clasificare cu TensorFlow, plus câteva tipuri de hiperparametri pe care să-i testezi prioritar - cum ar fi rata de învățare, numărul de epoci, dimensiunea batch-ului și arhitectura rețelei. În general, încearcă să fii meticulos cu procesul de tuning și să păstrezi un set de date de validare pentru ajustări eficiente.

Adela și Adina, aveți dreptate: e foarte important să nu ne grăbim cu modele complicate înainte să înțelegem din ce sunt compuse datele. În plus, tehnicile de regularizare, normalizare și reducere a zgomotului pot fi adevărate salvatoare. Eu, personal, folosesc și tehnici de early stopping, ca să evit supraînvățarea și să capitalizez pe cele mai bune configurații.

Pentru curioși, o altă resursă pe care o recomand adesea e TensorFlow Model Garden - acolo găsești modele pre-antrenate și exemple practice de pipeline-uri care pot fi adaptate ușor. În combinație cu Google Colab, poți testa rapid diferite arhitecturi fără să-ți bată prea tare la buzunar.

Și, dacă doriți, putem face o grupare cu toții pentru o sesiune de sharing sau chiar pentru un mic proiect colaborativ, ca să împărtășim experiența direct.

Important e să rămâneți curioși și răbdători - până la urmă, fiecare pas ne apropie de rezultate bune. Succes și hai să ținem legătura!