Немногочисленное обучение (FSL) - это область машинного обучения, которая направлена ​​на обучение моделей в сценариях, где очень мало примеров доступно для наблюдения. Используя предыдущие знания, FSL может осваивать новые задачи на ограниченном количестве примеров. Эта серия статей представляет собой введение в различные подходы к FSL и предназначена для энтузиастов машинного обучения от новичка до среднего уровня. Это вторая часть серии статей, в которой рассматриваются методы..

Данные используются в решениях для машинного обучения. Качественные наборы данных позволяют обучающим моделям с необходимой точностью обнаружения и классификации, хотя иногда накопление достаточных обучающих данных, которые должны быть введены в модель, является сложной задачей. Например, для создания приложений с большим объемом данных от людей-аннотаторов требуется маркировать огромное количество образцов, что усложняет управление и приводит к высоким затратам для бизнеса. В..

Если нам, людям, нужны способности супергероев, то мы стремимся дать машинам возможности, подобные человеческим. Конечно, это долгий путь. Но если вы читаете о последних достижениях в области глубокого обучения, неудивительно, что они становятся лучше в своей работе. Некоторые модели глубокого обучения превзошли человеческие возможности с точки зрения распознавания объектов! Возможности таких моделей достигаются за счет больших наборов данных. Мы, люди, можем распознавать объекты,..