Обучение с малым количеством данных (Джеймс Девис)

176

Доступно к заказу

Сравнить

О книге:
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.
Формат: PDF

Будьте первым, кто оставил отзыв на “Обучение с малым количеством данных (Джеймс Девис)”

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Отзывы

Отзывов пока нет.

Главное меню

Обучение с малым количеством данных (Джеймс Девис)