Mit tegyünk, ha kevés az adat?
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.
e2ee
82026. május 12. 13:42
Itthon eleve csak a Telekomnál használható a szolgáltatás, de hiába az iOS-támogatás, minden marad a régiben.mobilszám
12026. május 12. 11:37
A cég kutatása szerint az előfizetők többsége emocionálisan kötődik a mobilszámához.CYBER
02026. május 11. 14:43
Az EU még az újabb fejlett AI-modellek tömeges elterjedése előtt szeretne betekintést nyerni azok működésébe.
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