【教材專區】如何用少量數據訓練AI模型 - Cupoy

【教材專區】如何用少量數據訓練AI模型

Big data這個詞彙來自Roger Mougalas，指的是在網路、自動化加快世界的步調之下，數據的量、種類、生產速度變得很大。企業有了Big data，可以對情況有更真實的瞭解，而在自動化的領域

• 第一堂課: Small Data簡介

  介紹小數據的情景|介紹小樣本學習與各種情況對應解決方法|回顧遷移學習|介紹元學習與元數據集|PyTorch 數據加載介紹|應用PyTorch完成遷移學習及元學習用的數據加載

  • 小數據深度學習介紹| Introduction of Small Data Deep Learning

  • 小樣本學習與其挑戰| Few Shot Learning Challenge

  • 小樣本學習各種情況與解決方向介紹| Sinarios and Solutions to Few Shot Learning

  • 遷移學習概念回顧| Review Transfer Learning

  • 元學習基礎概念介紹| Introduction to Meta Learning

  • 元數據集與其他小樣本學習資源| Meta Dataset and Other Resources for Few Shot Learning

  • Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-1 Dataset Class

  • Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-2 Indexed DataLoader Class

  • Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-3 Iterable DataLoader Class

  • Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-4 Sampler

  • 小樣本學習數據加載| FSL Data Loader- 1 Loader for Transfer Learning

  • 小樣本學習數據加載| FSL Data Loader- 2 Loader for Meta Learning

• 第二堂課: Metric Learning for Small Data

  度量學習基本概念| 小樣本學習模型 | 小樣本學習損失函數 | 基於度量的遷移學習 | 基於度量的元學習

  • 小樣本模型-度量學習基本概念| FSL Model- Introduction to Metric Learning

  • 小樣本學習模型| FSL Models- Siamese Network& Contrastive Loss

  • 小樣本學習模型| FSL Models- Prototypical Network

  • 小樣本學習模型 | FSL Models- Baseline++

  • 小樣本學習損失函數| FSL Loss- Focal Loss

  • 小樣本學習損失函數| FSL Loss- Add/Arc Margin Loss

  • 基於度量的遷移學習- 簡單範例| Metric-based Transfer Learning- Toy Example

  • 基於度量的元學習- 簡單範例| Metric-based Meta Learning- Toy Example

• Kaggle回家練習

  • 練習- Unseen Pokemon Recognition