Objętość 135 stron
2024 rok
Обучение с малым количеством данных
O książce
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.
Отличное пособие и сама тема актуальна. Часто приходится подгонять данные искусственным путем, что не совсем корректно. Возможно эта книга откроет новые варианты решения проблемы.
Арчи, книга написана нейронкой. Могли бы написать побольше 135 страниц за эти деньги.
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!
Opinie, 7 opinie7