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.
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