В последние годы модели на основе глубокого обучения отлично справляются с такими задачами, как обнаружение объектов и распознавание изображений . В сложных наборах данных классификации изображений, таких как ImageNet, которые содержат 1000 различных классификаций объектов, некоторые из этих моделей способны работать на человеческом уровне. Эти модели, однако, основаны на парадигме контролируемого обучения, и доступность помеченных обучающих данных оказывает существенное влияние на то,..

Модели обучения с небольшим количеством выстрелов — это особые типы алгоритмов машинного обучения, цель которых — преодолеть ограничения алгоритмов глубокого обучения, которым для хорошего обобщения требуется крупномасштабный набор данных. Это делается путем изучения новых концепций или моделей поведения с ограниченным количеством примеров и ограниченным опытом. Это особенно важно в ситуациях, когда данные редки или дороги. Контент · Что такое малократное обучение (FSL)? · Как..

Вам интересно, как вы могли бы использовать машинное обучение для общих задач, таких как классификация, всего с несколькими помеченными примерами? Недавно я сотрудничал с Tobias Plötz и Roland Szabo , чтобы поделиться обзором Zero-shot Learning, Few-shot Learning, Weakly Supervised Learning, Zero-label Learning и Distillation. Эта статья написана Рахулом Парундекаром для AI Hero. Рахул — эксперт по искусственному интеллекту с более чем 13-летним опытом проектирования и..

В эпоху машинного обучения не будет преувеличением рассматривать данные как топливо, движущее этой быстро меняющейся областью. Машинное обучение, особенно глубокое обучение, оказалось очень успешным в приложениях, где имеется большое количество обучающих данных. Производительность этих алгоритмов значительно снижается при небольшом размере набора данных. Быстрое обучение (FSL) - это ветвь машинного обучения, которая устраняет этот недостаток. Используя предыдущие знания, FSL может..

Введение Человек демонстрирует сильную способность быстро понимать концепции в реальной жизни. Мы можем легко воспринимать и распознавать вариации объектов на основе предварительных знаний и дедуктивных рассуждений. Поэтому мы пытаемся передать эту идею и реализовать их в системе машинного обучения. Однако обычная система машинного обучения обычно требует большого количества данных, а классы маркировки могут быть огромными для обучения. Следовательно, была разработана идея обучения за..