Mit tegyünk, ha kevés az adat?
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.
PAY
02026. február 23. 14:36
Több mint hat hónapon keresztül volt hozzáférése illetékteleneknek a PayPal hitelalkalmazását használó ügyfelek érzékeny adataihoz.PASS
92026. február 20. 13:30
A „vibe jelszógenerálás" egyelőre nagyon nem jó ötlet.weekly
02026. február 20. 11:40
Őrült éve van a hazai távközlésnek, pedig még csak két hónap telt el.
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.
Mit tegyünk, ha kevés az adat? - Szabados Levente (Budapest.AI)
Még több videó