W-JAX | 4. - 8. November 2019, München

Deep Learning mit Small Data

Session
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Infos
Mittwoch, 8. Mai 2019
11:45 - 12:45

Big Data ist der Treibstoff für Deep Learning. Aber was kann ich tun, wenn meine vorhandenen Datenmengen zu klein sind, um die Parameter meines Machine-Learning-Modells ausreichend zu trainieren? Dies ist eins der größten Hindernisse auf dem Weg zum erfolgreichen Einsatz von Machine Learning.

In dieser Session werden für Deep-Learning-Anfänger und Machine-Learning-Praktiker die Herausforderungen von kleinen Datensets anschaulich erläutert. 

Anschließend werden Strategien vorgestellt, die auch mit Small Data zum Erfolg führen. Dabei wird gezeigt, wie man mit Hilfe von verschiedenen Data-Augmentation-Verfahren seinen Datensatz vergrößern kann. Auch der Einsatz von vortrainierten neuronalen Netzen und Transferlearning wird vorgestellt, damit Small Data nicht zu einem großen Problem wird.

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