Mit tegyünk, ha kevés az adat?

A szétszteroidozott diversity alkonya Évtizedekben mérhető folyamatokat nem lehet profitorientált cégek asszisztálásával pár év alatt lezavarni, DEI csomagolásban.

Mindenki nagy adatlázban ég, de különösen üzleti helyzetekben rendre kibukik, hogy messze nincs elég adatunk. Mit tehetünk ekkor, hogyan orvosoljuk a problémát? Szabados Levente, a Budapest.AI vezető tanácsadójának 2018. november 21-i HWSW mobile! termékfejlesztési konferencián elhangzott előadása a modern gépi tanulási megoldások "küzdési stratégiáit" veszi sorra a szűkös adathelyzetben, s eközben próbál fényt vetni a reprezentáció tanulás alapvető összefüggéseire.