Los modelos de ML transforman las operaciones en casi todos los sectores, desde el diagnóstico médico hasta las líneas de producción. Pero ¿cómo podemos aumentar la solidez de estos modelos para hacer frente a la desviación de los datos entre los datos de entrenamiento y los de producción?
La respuesta está en la adaptación de dominios, la aplicación de algoritmos entrenados de uno o más dominios de origen a un dominio de destino con la misma característica o rasgos pero con diferentes distribuciones de datos.
Este libro blanco analiza cómo utilizar la adaptación de dominios para crear modelos de aprendizaje automático robustos que sean menos susceptibles a la desviación de los datos y que funcionen bien en entornos de producción, incluso si la distribución de los datos cambia
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Aprenda a utilizar la adaptación de dominios para construir modelos de aprendizaje automático robustos y menos susceptibles a la desviación de los datos.