Mit tegyünk, ha kevés az adat?
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.
GEMINAI
02026. május 13. 14:44
A Google AI-szolgáltatása ügynökként többlépcsős feladatokat is képes lesz kezelni az alkalmazások közt.sim
62026. május 13. 12:18
A társaság ügyfélbázisa éves szinten azért nőtt, de elsősorban az M2M-szegmensnek köszönhetően.16+
32026. május 13. 10:30
Már a nyáron megszülethet az uniós jogszabályjavaslat, melynek célja a kiskorúakat védeni a függőséget okozó platformokkal szemben.
Az IT munkaerőpiac kilábalása állandó délibáb lett
Túl sok, számos esetben ellentétes hatás éri az IT munkaerőpiacot, a kínálati piac a béreket, a költséges AI pedig a headcountot eszi.Az IT munkaerőpiac kilábalása állandó délibáb lett Túl sok, számos esetben ellentétes hatás éri az IT munkaerőpiacot, a kínálati piac a béreket, a költséges AI pedig a headcountot eszi.
Mindenki nagy adatlázban ég, de különösen üzleti helyzetekben rendre kibukik, hogy messze nincs elég adatunk. Mit tehetünk ekkor, hogyan orvosoljuk a problémát? Szabados Levente, a Budapest.AI vezető tanácsadójának 2018. november 21-i HWSW mobile! termékfejlesztési konferencián elhangzott előadása a modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiáit" veszi sorra a szűkös adathelyzetben, s eközben próbál fényt vetni a reprezentáció tanulás alapvető összefüggéseire.
Mit tegyünk, ha kevés az adat? - Szabados Levente (Budapest.AI)
Még több videó