Szerző: Hlács Ferenc

2021. január 12. 12:22

Mit tegyünk, ha kevés az adat?

A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.

Bérkutatás és menedzserhalál

A 2026-os informatikai fizetéseken pörögtünk, aztán majdnem sikerült lebeszélni mindenkit a menedzser karrierről.

Bérkutatás és menedzserhalál A 2026-os informatikai fizetéseken pörögtünk, aztán majdnem sikerült lebeszélni mindenkit a menedzser karrierről.

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.

21:28
 

Mit tegyünk, ha kevés az adat? - Szabados Levente (Budapest.AI)

Még több videó

A Kubernetes nevét lassan már mindenki ismeri, mondhatni alap technológiává vált. De vajon merre tart? Van még benne fejlődési lehetőség? Ezt a témát járjuk körül a „Kubernetes Beyond Orchestration" című meetupon.

a címlapról