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Escassez de dados refere-se à insuficiência de dados para treinar modelos de machine learning ou realizar análises abrangentes, dificultando o desenvolvimento de sistemas de IA precisos. Descubra causas, impactos e técnicas para superar a escassez de dados em IA e automação.
Few-Shot Learning é uma abordagem de aprendizado de máquina que permite que modelos façam previsões precisas usando apenas um pequeno número de exemplos rotulados. Diferentemente dos métodos supervisionados tradicionais, foca em generalizar a partir de dados limitados, aproveitando técnicas como meta-aprendizagem, transferência de aprendizado e aumento de dados.
Uma Rede Generativa Adversarial (GAN) é uma estrutura de aprendizado de máquina composta por duas redes neurais—um gerador e um discriminador—que competem para gerar dados indistinguíveis dos dados reais. Introduzidas por Ian Goodfellow em 2014, as GANs são amplamente usadas para geração de imagens, aumento de dados, detecção de anomalias e muito mais.
