Mit tegyünk, ha kevés az adat?
A modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiái" adat-aszály esetére.
Az AI és a nagy full-full-stack trend
Az AI farvizén számos új informatikai munkakör születik, vagy már ismert munkák kapnak új nevet és vele extra elvárásokat is.
|
Az AI és a nagy full-full-stack trend
Az AI farvizén számos új informatikai munkakör születik, vagy már ismert munkák kapnak új nevet és vele extra elvárásokat is.
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
Az AI és a nagy full-full-stack trend
Az AI farvizén számos új informatikai munkakör születik, vagy már ismert munkák kapnak új nevet és vele extra elvárásokat is.Az AI és a nagy full-full-stack trend Az AI farvizén számos új informatikai munkakör születik, vagy már ismert munkák kapnak új nevet és vele extra elvárásokat is.
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