Mit tegyünk, ha kevés az adat?
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.
h200
02026. január 28. 14:26
A három legnagyobb helyi felhőszolgáltató első körben 400 ezer chipet vehet az Nvidia-tól.BREACH
02026. január 28. 13:05
A zenei platformot ért incidens az adatok tömeges lekaparásához kapcsolódó sebezhetőségek növekvő veszélyére hívja fel a figyelmet a webes alkalmazások esetében.brüsszel
22026. január 27. 13:44
Az xAI-t a DSA alapján vonhatják felelősségre, amiért nőket és fiatalkorúakat ábrázoló jogellenes tartalmakat állított elő.
London calling: a magyar IT kivándorlás valósága
Kirándultunk egyet a második legnagyobb magyar településen.London calling: a magyar IT kivándorlás valósága Kirándultunk egyet a második legnagyobb magyar településen.
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