Onderzoek hoe modellen met weinig labels aanpassen aan kennis, gebeurtenissen en moleculaire grafen.
De cursus begint met de few-shot-opzet en behandelt vervolgens validatie van kennis, taxonomy-bewuste gebeurtenisdetectie en moleculaire voorspellingen met weinig labels. De lessen verbinden supportvoorbeelden en taakstructuur met aanpassing, maar benadrukken dat een kleine benchmark geen overdracht naar nieuwe domeinen of labelverdelingen garandeert. Je vergelijkt eenvoudige baselines, houdt rekening met variatie tussen labels en taken en evalueert op het juiste niveau van entiteit of domein. De video’s zijn Engelstalig; het aanvullende materiaal is origineel en geen transcript.
Specificeer support- en querysets en onderscheid few-shot-aanpassing van gewone training met een kleine willekeurige steekproef. Vergelijk hoe regels, taxonomieën en moleculaire graafstructuur verschillende inductieve biases bieden bij schaarse labels. Ontwerp herhaalde evaluaties zonder lekken over episodes, entiteiten of domeinen en rapporteer onzekerheid en eenvoudige baselines.
Kennis van begeleid leren, classificatie en neurale representaties is aanbevolen. Ervaring met train/testscheiding en klasse-onbalans helpt; domeinkennis van chemie, gebeurtenisontologieën of kennisgrafen is niet vereist.
Ervaren cursisten die geavanceerde AI-vaardigheden willen verdiepen en toepassen
Mensen die het beste leren met voorbeelden, begeleide lessen en praktische oefeningen
Professionals, makers en zelfstandige bouwers die een herhaalbare werkwijze zoeken
Les 1 is gratis
4 lessen · Gevorderd · Volledige cursus.
Deze cursus gebruikt CC BY-gelicentieerd materiaal met naamsvermelding van de inhoudsprovider of uploader. Lesvideo’s zijn alleen na aanmelding beschikbaar wanneer de publicatie- en licentiecontroles zijn geslaagd.