El sitio web de Youtube dice
Nuestro objetivo es acelerar la investigación sobre comprensión de video a gran escala, aprendizaje de representación, modelado de datos ruidosos, aprendizaje de transferencia y enfoques de adaptación de dominio para video.
Esto resume bastante bien lo que puede hacer con este conjunto de datos. Pocos punteros más
- ¿Qué empresas / startups en India están contratando para trabajos de ciencia de datos, análisis de datos o aprendizaje automático?
- ¿Cuándo debo coseno similitud? ¿Se puede usar para la agrupación?
- ¿Se puede utilizar la investigación en aprendizaje automático para complementar la epistemología?
- ¿Puedo crear un programa de aprendizaje automático en otro idioma que no sea un flujo de tensor o scikit-learn?
- ¿Qué tipo de antecedentes estadísticos debo tener para tomar el curso de Reconocimiento de patrones? Cual estadística Qué libro es útil para mi preparación?
- El conjunto de datos tiene múltiples etiquetas por video, por lo que es ideal para enfoques de aprendizaje de varias instancias [1].
- 4800 clases: este es un gran número. Puede agrupar, clasificar y encontrar formas de identificar datos en un gran número de clases
- Pruebe los métodos de aprendizaje profundo para la clasificación de videos o el aprendizaje de características.
- Puede utilizar estos datos para el reconocimiento de actividad, análisis de postura, detección de anomalías, reconocimiento de rostros, etc.
Estoy seguro de que puede encontrar muchas posibilidades si comprende primero los datos. Intente leer su informe técnico: una referencia de clasificación de video a gran escala.
Notas al pie
[1] La respuesta de Shehroz Khan a ¿Cuáles son buenos recursos para aprender el aprendizaje de múltiples instancias (MIL)?
