Публикации по тегам small-data

Публикации по теме 'small-data'

Большие данные против малых данных

Когда я ехал по автостраде Хьюстона, я заглянул в этот подкаст об искусственном интеллекте (ИИ), безусловно, одной из моих любимых тем, о которой подробно рассказывают эксперты в данной области. Доктор Томазо Поджио обладает огромными знаниями об искусственном интеллекте, и сегодня мы рассмотрим один лакомый кусочек информации, который он обсуждал с доктором Лексом Фридманом. Это идея больших данных по сравнению с небольшими данными. Все мы слышали термин «большие данные», и если..

Делаем большие ставки на небольшие данные для разговорного ИИ

В последнее время большое внимание уделяется тому, как использовать большие данные , большая часть из которых делает упор на подходах, нацеленных на изучение закономерностей из огромных объемов необработанной информации с минимальным участием человека. Существуют веские практические и экономические причины, по которым технологические компании с большим количеством пользователей отдают предпочтение подходам с большими объемами данных: постоянное заваление многочисленными потоками..

DeepMirror Spark для сегментации отдельных экземпляров биомедицинских изображений

Эта статья впервые появилась на https://deepmirror.ai/2021-12-09-spark-instance-segmentation/ — автор Макс Джейкобс Почти все биомедицинские анализы изображений начинаются с получения нескольких изображений, будь то клиническое испытание, в ходе которого МРТ-сканы получают от пациентов, или лаборатория, испытывающая новые методы лечения культивируемых клеток. Чтобы извлечь клиническую и научную информацию из этих изображений, исследователи и клиницисты могут воспользоваться..

Обучение с малыми данными: часть 2

Это вторая статья из серии, посвященной обучению с использованием небольших данных, или, другими словами, тому, как справиться с проблемой холодного запуска , когда ваше приложение таково, что данные недоступны для широкой публики. В предыдущем посте я обсуждал, как спланировать сбор данных, чтобы даже если у вас есть небольшая сумма, вы могли начать извлекать из нее ценность как можно скорее. В этом посте я расскажу, какие модели вы можете использовать при работе с небольшими..

Малые данные

Игра с данными до того, как они станут больше Небольшие данные можно анализировать и обрабатывать на одном компьютере. Это отправная точка обучения анализу данных. Целью анализа небольших данных является понимание обобщения, прогнозирования, вывода и причинно-следственной связи данных путем изучения ключевых концепций машинного обучения и статистического вывода. Линейная регрессия Выборку данных можно обобщить с помощью статистических данных, таких как среднее значение, медиана и..

ИИ для малых данных

Есть увлекательная история про конский навоз, перефразированная в сериале «Силиконовая долина»: В 1890-х годах промышленная революция заставила людей стекаться в город, и чем больше людей, тем больше лошадей, а чем больше лошадей, тем больше навоза. И было предсказано, что к середине следующего века улицы будут покрыты девятью метрами навоза. Но чего никто не ожидал, так это новой технологии, которая полностью развеет эти опасения. Машина. За ночь проблема с навозом исчезла. Наша..

Как создать модели машинного обучения за 5 секунд?

Когда я решил пойти по новому пути в области науки о данных, моей первой работой в качестве стажера в консалтинговой компании было оценивать наборы данных для создания сценариев использования. Поскольку эта задача была немного повторяющейся, моей первой мыслью было создать Блокнот с возможностью быстро создавать модели машинного обучения и оценивать их с помощью важных релевантных показателей . Благодаря таким библиотекам, как Scikit-learn , с небольшими знаниями в области..