Основной контент книги Обучение с малым количеством данных
Matn PDF

Hajm 135 sahifalar

2024 yil

12+

Обучение с малым количеством данных

75 118,81 s`om
10% chegirma bering
Maslahat bering ushbu kitobni do'stingiz sotib olganidan 7 511,89 soʻm oling.

Kitob haqida

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.

Barcha sharhlarni ko'rish

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!

Kiring, kitobni baholash va sharh qoldirish uchun
Kitob Джеймса Девиса «Обучение с малым количеством данных» - pdf-ga yuklab oling yoki internetda o'qing. Sharhlar va fikr-mulohazalarni qoldiring, o'zingiz yoqtirganlarga ovoz bering.
Yosh cheklamasi:
12+
Litresda chiqarilgan sana:
21 oktyabr 2024
Yozilgan sana:
2024
Hajm:
135 Sahifa
Umumiy o'lcham:
2.7 МБ
Umumiy sahifalar soni :
135
Mualliflik huquqi egasi:
Автор
Yuklab olish formati:
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 78 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 36 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 405 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 394 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 5, 22 ta baholash asosida
Matn, audio format mavjud
O'rtacha reyting 4,9, 36 ta baholash asosida
Matn PDF
O'rtacha reyting 4,9, 72 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 5, 3 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 5, 4 ta baholash asosida
Matn
O'rtacha reyting 5, 182 ta baholash asosida
Audio
O'rtacha reyting 5, 7 ta baholash asosida