ข้ามไปที่เนื้อหา
เรียนรู้
ข่าว
เครื่องมือ
งาน
ภารกิจ
ค้นหา
⌘K
English
บริจาค
เมนู
เริ่มที่นี่
เริ่มเรียนรู้
เรียนรู้
ไปที่ เรียนรู้
หลักสูตร
คู่มือ
ติวเตอร์ AI
ห้องสมุดพร้อมท์
ควิซ
ใบรับรอง
อภิธาน
ข่าว
ไปที่ ข่าว
ข่าวเอไอล่าสุด
เครื่องมือติดตามหัวข้อ
การวิจัยและชุดข้อมูล
Blog
มาตรฐานบรรณาธิการ
การแก้ไขข้อมูล
เครื่องมือ
ไปที่ เครื่องมือ
ไดเรกทอรีเครื่องมือ
รายการที่ดีที่สุด
เปรียบเทียบเครื่องมือ
เครื่องคำนวณต้นทุน
ช่างกลั่นพร้อมท์
ส่งเครื่องมือ
งาน
ไปที่ งาน
เรียกดูงาน AI
ลงประกาศงาน
สปอนเซอร์ AIU
ภารกิจ
ไปที่ ภารกิจ
ภารกิจ
ผลกระทบและสถิติ
ผู้เขียน
ศูนย์ช่วยเหลือ
มีอะไรใหม่
ช่วยเหลือ
บริจาค
บ้าน
/
อภิธานศัพท์
/
การเพิ่มข้อมูล
คำศัพท์อภิธานศัพท์ AI
คืออะไร
การเพิ่มข้อมูล
?
คำนิยาม
เทคนิคที่สร้างตัวอย่างการฝึกอบรมที่ปรับเปลี่ยนเพื่อปรับปรุงการวางนัยทั่วไปของโมเดล
ข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง
ลักษณะทั่วไป
แบบจำลองทำงานได้ดีเพียงใดกับข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นนอกชุดการฝึก
การรั่วไหลของเกณฑ์มาตรฐาน
เมื่อมีตัวอย่างการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานหรือรูปแบบที่ใกล้เคียงอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม ส่งผลให้ประสิทธิภาพที่รายงานเพิ่มขึ้น
ชุดข้อมูล
คอลเลกชันของตัวอย่างที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้างที่ใช้สำหรับการฝึกอบรม การตรวจสอบ หรือการทดสอบ
ข้อมูลขนาดใหญ่
ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมากซึ่งต้องใช้พื้นที่จัดเก็บและเทคนิคการประมวลผลที่ปรับขนาดได้
การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
แนวทางการฝึกอบรมที่ช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่โดยไม่ลืมความรู้เดิม
การปรับแต่งแบบละเอียด
การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะโดเมนเพื่อปรับโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าให้เข้ากับงานเฉพาะ
เรียนรู้เพิ่มเติมในคำแนะนำฟรีของเรา
AI & Data
Vector Databases
Synthetic Data
AI Data Governance
ดูเพิ่มเติม
Cross-Entropy Loss
Data Drift
Convolutional Neural Network (CNN)
Data Labeling
Context Window
Decision Boundary
Computer Vision
Decision Tree
Previous
Cross-Entropy Loss
Next
Data Drift
เรียกดูอภิธานศัพท์ AI ฉบับเต็ม
สำรวจคำแนะนำ AI ฟรีทั้งหมด