Основной контент книги Обучение с малым количеством данных
Mətn PDF

Kitabın müddəti 135 səhifə

2024 il

12+

Обучение с малым количеством данных

10,29 ₼
10% endirim hədiyyə edin
Bu kitabı tövsiyə edin və dostunuzun alışından 1,03 ₼ əldə edin.

Kitab haqqında

Вас ждет увлекательное и глубокое исследование одного из самых инновационных направлений в искусственном интеллекте, способного революционизировать технологии. Когда традиционные модели требуют огромных объемов данных для обучения, Few-shot и Zero-shot подходы позволяют алгоритмам обучаться и принимать решения на минимальном количестве примеров — или вовсе без них.

В этой книге раскрываются секреты создания моделей, которые не только учатся на лету, но и могут адаптироваться к новым условиям, сталкиваясь с неизвестными категориями. Читатель узнает, как эти прорывные методы трансформируют такие критические области, как медицина, робототехника, обработка изображений и текста.

Эта книга станет путеводителем для тех, кто хочет освоить будущее ИИ, исследуя тонкости работы алгоритмов, способных справляться с нехваткой данных, и предсказывая их влияние на ближайшие технологические горизонты.

Üçüncü seriyada kitab "Создание нейросетей"
Seriyanın bütün kitabları
Bütün rəyləri gör

Отличное пособие и сама тема актуальна. Часто приходится подгонять данные искусственным путем, что не совсем корректно. Возможно эта книга откроет новые варианты решения проблемы.

Полезная информация и пока редкая. В основном описывают обучение на больших данных. Есть хорошие советы и примеры. Буду использовать.

Тема редкая, но очень актуальная. Если на больших данных уже немного понятно как что делать, то на малых только начинаю разбираться. В книге много примеров, вроде все понятно.

В книге рассматриваются методы, такие как трансферное обучение, активное обучение и аугментация данных, которые помогают повысить точность модели при ограниченных данных. Автор подробно объясняет каждую технику и дает практические примеры, что делает материал доступным для читателей разного уровня подготовки. Это полезное чтиво для всех, кто хочет освоить машинное обучение в условиях ограниченных данных.

Книга объясняет, как обучать модели машинного обучения, когда у нас нет больших наборов данных. В книге легко понятны разные подходы, такие как использование уже обученных моделей или создание дополнительных данных из имеющихся. Это очень полезная информация для тех, кто работает с новыми задачами, где собрать много данных трудно. Всё объясняется просто, и есть много примеров, которые можно сразу попробовать. Отличная книга для тех, кто хочет улучшить свои знания в машинном обучении!

Daxil olun, kitabı qiymətləndirmək və rəy bildirmək üçün
Kitab Джеймса Девиса «Обучение с малым количеством данных» - pdf formatında yükləyin və ya onlayn oxuyun. Şərh və rəylərinizi qeyd edin, sevimlilərinizi seçin.
Yaş həddi:
12+
Litresdə buraxılış tarixi:
21 oktyabr 2024
Yazılma tarixi:
2024
Həcm:
135 səh.
Ümumi ölçü:
2.7 МБ
Səhifələrin ümumi sayı:
135
Müəllif hüququ sahibi:
Автор
Yükləmə formatı:
Mətn
Средний рейтинг 4,9 на основе 72 оценок
Mətn
Средний рейтинг 5 на основе 367 оценок
Mətn, audio format mövcuddur
Средний рейтинг 4,9 на основе 395 оценок
Mətn
Средний рейтинг 4,9 на основе 67 оценок
Mətn, audio format mövcuddur
Средний рейтинг 4,9 на основе 406 оценок
Mətn, audio format mövcuddur
Средний рейтинг 5 на основе 348 оценок
Mətn, audio format mövcuddur
Средний рейтинг 5 на основе 38 оценок
Mətn, audio format mövcuddur
Средний рейтинг 5 на основе 216 оценок
Mətn, audio format mövcuddur
Средний рейтинг 5 на основе 209 оценок
Mətn PDF
Средний рейтинг 5 на основе 116 оценок
Audio
Средний рейтинг 5 на основе 26 оценок
Mətn, audio format mövcuddur
Средний рейтинг 5 на основе 38 оценок
Audio
Средний рейтинг 5 на основе 1 оценок
Mətn
Средний рейтинг 4,9 на основе 67 оценок
Mətn PDF
Средний рейтинг 4,9 на основе 76 оценок
Audio
Средний рейтинг 5 на основе 3 оценок
Audio
Средний рейтинг 5 на основе 4 оценок
Mətn
Средний рейтинг 5 на основе 184 оценок
Audio
Средний рейтинг 5 на основе 7 оценок