Mit tegyünk, ha kevés az adat?
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.
Tavaszi mix a 2025-ös IT pangástól az interjúk evolúciójáig
Ezúttal öt IT karrierrel kapcsolatos, érdekes és aktuális témát érintettünk.
|
Tavaszi mix a 2025-ös IT pangástól az interjúk evolúciójáig
Ezúttal öt IT karrierrel kapcsolatos, érdekes és aktuális témát érintettünk.
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
Tavaszi mix a 2025-ös IT pangástól az interjúk evolúciójáig
Ezúttal öt IT karrierrel kapcsolatos, érdekes és aktuális témát érintettünk.Tavaszi mix a 2025-ös IT pangástól az interjúk evolúciójáig Ezúttal öt IT karrierrel kapcsolatos, érdekes és aktuális témát érintettünk.
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