標註的訓練資料不夠怎麼辦?談自我監督學習新趨勢 | 就愛喝咖啡
![標註的訓練資料不夠怎麼辦?談自我監督學習新趨勢](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
2019年10月22日—機器(深度)學習演算法的效益決定於訓練資料的可得性,特別是目前應用中大多為監督式的...所以在標記資料量少的領域,前瞻演算法的效力就很難發揮, ...
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「機器學習」到底需要多少資料? | 就愛喝咖啡
2018年12月10日 — 2. 資料量與特徵量的比例. 機器學習中對於資料的表達一般是n*m的矩陣,n代表樣本的數量,一行(row)資料代表一個獨立資料。 Read More
[Day 27] 機器學習常犯錯的十件事 | 就愛喝咖啡
所以這篇文章將點出十個機器學習中常犯的隱形錯誤。 資料面. 資料收集與處理不當; 訓練集與測試集的類別分佈不一致; 沒有資料視覺化的習慣; 使用LabelEncoder 為特徵 ... Read More
工程師要訓練AI模型,準備多少學習數據才夠? | 就愛喝咖啡
但光憑想像,很難評估實際的AI數據量和成效,所以開始AI的第一步,需要先透過POC概念驗證(Proof of Concept) 實驗來找答案。 (圖片來源:林軒田教授機器學習 ... Read More
机器学习要求多大的数据量?我做的东西到底是不是 ... | 就愛喝咖啡
重点回答头一个问题,因为这也是很多机器学习研究者普遍存在的问题:“我的项目需要多少训练数据?” 高性能模型与低性能模型之间区别的一个重要原因就是训练数据的质量 ... Read More
何謂機器學習? | 就愛喝咖啡
機器學習(ML) 是人工智慧(AI) 的一種,讓系統從資料當中反複學習,其方法是透過各種演算法來識別資料中的模式,然後使用可產生精確模型的資料來加以訓練,進而預測結果 ... Read More
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2019年10月22日 — 機器(深度)學習演算法的效益決定於訓練資料的可得性,特別是目前應用中大多為監督式的 ... 所以在標記資料量少的領域,前瞻演算法的效力就很難發揮, ... Read More
我們該如何應對機器學習中缺乏數據時的狀況? | 就愛喝咖啡
2019年6月13日 — 缺少資料? 如上所述,不可能合理地估計AI項目所需的最小數據量。顯然,項目的本質將影響您需要的 ... Read More
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