Rezensionen zum Buch «Обучение с малым количеством данных», 7 Bewertungen

Отличное пособие и сама тема актуальна. Часто приходится подгонять данные искусственным путем, что не совсем корректно. Возможно эта книга откроет новые варианты решения проблемы.

Полезная информация и пока редкая. В основном описывают обучение на больших данных. Есть хорошие советы и примеры. Буду использовать.

Тема редкая, но очень актуальная. Если на больших данных уже немного понятно как что делать, то на малых только начинаю разбираться. В книге много примеров, вроде все понятно.

В книге рассматриваются методы, такие как трансферное обучение, активное обучение и аугментация данных, которые помогают повысить точность модели при ограниченных данных. Автор подробно объясняет каждую технику и дает практические примеры, что делает материал доступным для читателей разного уровня подготовки. Это полезное чтиво для всех, кто хочет освоить машинное обучение в условиях ограниченных данных.

Книга объясняет, как обучать модели машинного обучения, когда у нас нет больших наборов данных. В книге легко понятны разные подходы, такие как использование уже обученных моделей или создание дополнительных данных из имеющихся. Это очень полезная информация для тех, кто работает с новыми задачами, где собрать много данных трудно. Всё объясняется просто, и есть много примеров, которые можно сразу попробовать. Отличная книга для тех, кто хочет улучшить свои знания в машинном обучении!

Книга не большая, но достаточно емкая. Понятна и доступна, даёт реальные советы, как работать с небольшими наборами данных. Автор подробно объясняет техники, такие как перенос обучения и генерация данных, которые помогают улучшить модели, даже когда данных мало. Это будет полезно всем, кто работает в области, где собрать большие объемы данных сложно.

Что мне понравилось: книга легко читается, и автор даёт понятные примеры. Особенно полезно, что он показывает, как использовать такие методы, как перенос обучения, чтобы компенсировать нехватку данных. Это реально помогает, если у вас нет большого набора информации для обучения.