Prehľadávať všetok obsah označený Data Augmentation
Few-Shot Learning je prístup strojového učenia, ktorý umožňuje modelom robiť presné predikcie iba na základe malého počtu označených príkladov. Na rozdiel od tradičných metód s dohľadom sa zameriava na generalizáciu z obmedzených dát, využívajúc techniky ako meta-učenie, transferové učenie a augmentáciu dát.
Generatívna adversariálna sieť (GAN) je rámec strojového učenia s dvoma neurónovými sieťami — generátorom a diskriminátorom — ktoré medzi sebou súťažia v generovaní údajov nerozoznateľných od skutočných údajov. GAN predstavil Ian Goodfellow v roku 2014 a široko sa používa na generovanie obrázkov, rozširovanie dát, detekciu anomálií a ďalšie účely.
Nedostatok dát označuje nedostatočné množstvo dát na trénovanie modelov strojového učenia alebo komplexnú analýzu, čo brzdí vývoj presných AI systémov. Objavte príčiny, dopady a techniky na prekonanie nedostatku dát v AI a automatizácii.
