Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Data Augmentation
Few-Shot Learning to podejście w uczeniu maszynowym, które umożliwia modelom dokonywanie trafnych predykcji na podstawie jedynie niewielkiej liczby oznaczonych przykładów. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod nadzorowanych, koncentruje się na uogólnianiu z ograniczonej ilości danych, wykorzystując techniki takie jak meta-learning, transfer learning oraz augmentację danych.
Generatywna Sieć Konkurencyjna (GAN) to struktura uczenia maszynowego złożona z dwóch sieci neuronowych — generatora i dyskryminatora — które rywalizują ze sobą, aby generować dane nieodróżnialne od prawdziwych. Wprowadzona przez Iana Goodfellowa w 2014 roku, GAN-y są szeroko stosowane do generowania obrazów, augmentacji danych, wykrywania anomalii i innych zastosowań.
Niedobór danych oznacza brak wystarczających danych do trenowania modeli uczenia maszynowego lub przeprowadzenia kompleksowej analizy, co utrudnia rozwój dokładnych systemów AI. Poznaj przyczyny, skutki i techniki radzenia sobie z niedoborem danych w AI i automatyzacji.
