Kis adat kis gond?
Kevés adatpont birtokában sem kell elköszönni a prediktív modellektől.
Kevés adatpont birtokában sem kell elköszönni a prediktív modellektől.
fortnite
02025. május 21. 13:04
A játék csaknem öt év kihagyás után került be az Apple amerikai alkalmazásboltjába.WSL
52025. május 20. 13:20
A Microsoft elérhetővé tette a WSL kódját a GitHubon, így a fejlesztők végre betekinthetnek a rendszer működésébe, és aktívan hozzájárulhatnak annak építéséhez.nex
22025. május 20. 12:32
A cég vevőt kereshet a hálózati és edge üzletágnak, a cél a minden sallang leválasztása a chipgyártóról.
A big datáról és a kapcsolódó problémákról rengeteg publikáció érhető el. De mi a helyzet a kis adatokkal? A kis mennyiségű adatok elemzése is számos módszertani kihívással jár, amelyről kevés szó esik. Az idén szeptember 24-i HWSW free! meetupon elhangzott előadásban Windhager-Pokol Eszter, a Starschema vezető adattudósa egy esettanulmányon keresztül bemutatja, mire kell odafigyelni, hogyan kell prediktív modelleket építeni akkor, amikor kifejezetten kevés adatpont áll rendelkezésre.
Az AI témaköre idén is önálló szekciót kap a november 27-28-án rendezett HWSW mobile! digitális termékfejlesztési konferencián, amelyet a szegmens, és a kapcsolódó technológiák után érdeklődőknek nem érdemes kihagyni! A szekcióban Windhager-Pokol Eszter ismét színpadra áll, előadásában pedig arról beszél majd, mikor hasznosak az AutoML eszközök és melyek azok a feladatok amelyekhez még mindig szükség van a sokszor pótolhatatlan emberi intelligenciára és kreativitásra.
Kis adat kis gond? - Windhager-Pokol Eszter (Starschema)
Még több videó