Pārskats par periodu: 2021. gada janvāris - 2021. gada marts
Aktivitātes WP1 ietvaros:
T.1.2.2:
Tiek turpināts darbs pie ietvara programmatiskās realizācijas. Ir papildināta Logger funkciju bibliotēka, Logger ir izveidota kā PIP bibliotēka un ir publicēta PIP platformā (https://pypi.org/project/ldmlogger/). Platformā ir izveidota automatizēta failu augšupielādēšana no lietotāja lokālās vides un to pārlūkošana (dažādu tipu failu) platformā. Ir uzlabota platformas lietojamība, novērstas nelielas koda un pakotņu ielādes problēmas.
T.1.3.3:
Raksts: Edgars Celms, Janis Barzdins, Audris Kalnins, Paulis Barzdins, Arturs Sprogis, Mikus Grasmanis, Sergejs Rikacovs "DSL approach to deep learning lifecycle data management" publicēts žurnālā Baltic Journal of Modern Computing (BJMC).
Tiek strādāts pie jaunas publikācijas.
Aktivitātes WP2 ietvaros:
T.2.2:
Ir veikti pirmie eksperimenti ar OpenAI CLIP pieeju, tiek eksperimentēts, vai seju atpazīšana ietekmē CLIP pieejas precizitāti.
Aktivitātes WP3 ietvaros:
Sabiedrības informēšanai ir izveidota mājaslapa (https://syslab.lumii.lv/projects/erafprojects/dzilas-mm-modelu-projekts), kā arī Twitter konts (https://twitter.com/imcs_dl).
Uzstāšanās ar referātu “Dziļās mašīnmācīšanās modeļi un to dzīves cikla pārvaldības ietvars multimediju datu apstrādei” 79. LU starptautiskajā zinātniskajā konferencē 2021. gada 12. februārī.
Ietvars prezentēts LU maģistratūras kursā “Dziļā mašīnmācīšanās”.