Mit tegyünk, ha kevés az adat?
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.
lpddr4
02025. november 19. 13:28
A cég új felvásárlóként jelenik meg az LPDDR4 memóriák piacán, ami teljesen felboríthatja az ellátási lánc viszonylagos nyugalmát.VMWARE
32025. november 18. 13:19
Alternatívákat keresnek a vállalatok a növekvő teljes költség, az ingadozó támogatási szolgáltatásminőség és a termékfejlesztési ütemterveket övező bizonytalanságok miatt.tévé
122025. november 18. 12:16
A SoundBox furcsa teremtmény, amivel a One az igényes tévézőket szeretné megszólítani. Lássuk, mennyire sikerül neki!
Az AI dörömböl, de a DevOps csak résnyire nyit ajtót
Az AI nem csak a szoftverfejlesztésre van hatással: új sorozatunkban végignézzük, hogyan hat az informatika egyes részterületeire.Az AI dörömböl, de a DevOps csak résnyire nyit ajtót Az AI nem csak a szoftverfejlesztésre van hatással: új sorozatunkban végignézzük, hogyan hat az informatika egyes részterületeire.
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