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，機器學習也需要大量數據進行訓練。在資料變多的情況下雖然每筆數據花費變少了，但收集、訓練模型的總花費節
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21集
第一堂課: Small Data簡介
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小數據深度學習介紹| Introduction of Small Data Deep Learning
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小樣本學習與其挑戰| Few Shot Learning Challenge
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小樣本學習各種情況與解決方向介紹| Sinarios and Solutions to Few Shot Learning
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遷移學習概念回顧| Review Transfer Learning
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元學習基礎概念介紹| Introduction to Meta Learning
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元數據集與其他小樣本學習資源| Meta Dataset and Other Resources for Few Shot Learning
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Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-1 Dataset Class
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Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-2 Indexed DataLoader Class
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Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-3 Iterable DataLoader Class
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Pytorch 數據加載| Pytorch Data Loader-4 Sampler
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小樣本學習數據加載| FSL Data Loader- 1 Loader for Transfer Learning
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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
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小樣本模型-度量學習基本概念| FSL Model- Introduction to Metric Learning
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小樣本學習模型| FSL Models- Siamese Network& Contrastive Loss
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小樣本學習模型| FSL Models- Prototypical Network
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小樣本學習模型 | FSL Models- Baseline++
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小樣本學習損失函數| FSL Loss- Focal Loss
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小樣本學習損失函數| FSL Loss- Add/Arc Margin Loss
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基於度量的遷移學習- 簡單範例| Metric-based Transfer Learning- Toy Example
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基於度量的元學習- 簡單範例| Metric-based Meta Learning- Toy Example