Скорость обучения

От / / Оставьте комментарий

Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Обучение без присмотра: обучение, […]

Machine learning, Model selection, Optimization algorithms and methods, Алгоритмы и методы оптимизации, Выбор модели, Машинное обучение

Скорость обучения

  • Основные понятия машинного обучения

    • Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. 
    • Обучение без присмотра: обучение, при котором не требуется вмешательство человека. 
    • Онлайн-обучение: обучение, которое происходит в режиме реального времени. 
    • Пакетное обучение: обучение, при котором данные делятся на пакеты для обработки. 
    • Мета-обучение: обучение, направленное на улучшение способности модели к обучению. 
    • Обучение под непосредственным наблюдением: обучение, при котором модель обучается на реальных данных. 
    • Самостоятельное обучение: обучение, при котором модель учится на своих ошибках. 
    • Обучение с подкреплением: обучение, при котором модель получает обратную связь от окружающей среды. 

  • Методы машинного обучения

    • Классификация: задача машинного обучения, которая заключается в разделении данных на классы. 
    • Генеративное моделирование: задача машинного обучения, которая направлена на создание новых данных. 
    • Регрессия: задача машинного обучения, которая заключается в предсказании непрерывных значений. 
    • Кластеризация: задача машинного обучения, которая заключается в группировке данных. 
    • Уменьшение габаритов: задача машинного обучения, которая заключается в уменьшении размерности данных. 
    • Оценка плотности: задача машинного обучения, которая заключается в оценке плотности данных. 
    • Обнаружение аномалий: задача машинного обучения, которая заключается в обнаружении отклонений от нормы. 
    • Очистка данных: задача машинного обучения, которая заключается в удалении шума из данных. 

  • Алгоритмы машинного обучения

    • Автоматическое обучение: обучение, которое происходит без вмешательства человека. 
    • Правила ассоциации: правила, которые связывают объекты с их классами. 
    • Семантический анализ: анализ смысла данных. 
    • Структурированное предсказание: предсказание структурированных данных. 
    • Разработка функциональных возможностей: создание новых функций. 
    • Изучение особенностей: выделение характерных черт данных. 
    • Учимся ранжировать: задача машинного обучения, которая заключается в ранжировании данных. 
    • Введение в грамматику: задача машинного обучения, которая заключается в изучении грамматики. 
    • Изучение онтологии: задача машинного обучения, которая заключается в изучении онтологии. 
    • Мультимодальное обучение: обучение, которое включает в себя обработку данных из разных источников. 
    • Обучение в рамках ученичества: обучение, при котором ученик учится у учителя. 
    • Деревья принятия решений: метод машинного обучения, который использует деревья для принятия решений. 
    • Упаковывание в мешки: метод машинного обучения, который объединяет данные в группы. 
    • Стимулирование: метод машинного обучения, который стимулирует обучение. 
    • Случайный лес: метод машинного обучения, который использует случайные леса для принятия решений. 
    • К-НН: метод машинного обучения, который использует классификацию ближайших соседей. 
    • Линейная регрессия: метод машинного обучения, который использует линейную регрессию для предсказания значений. 
    • Наивный Байес: метод машинного обучения, который использует байесовскую вероятность для предсказания значений. 
    • Искусственные нейронные сети: метод машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для предсказания значений. 
    • Логистическая регрессия: метод машинного обучения, который использует логистическую регрессию для предсказания значений. 
    • Персептрон: метод машинного обучения, который использует персептрон для предсказания значений. 
    • Векторный анализ релевантности (RVM): метод машинного обучения, который использует RVM для предсказания значений. 
    • Метод опорных векторов (SVM): метод машинного обучения, который использует SVM для предсказания значений. 
    • Береза: метод машинного обучения, который использует березу для предсказания значений. 
    • Лечение: метод машинного обучения, который использует лечение для предсказания значений. 
    • Иерархический k-means: метод машинного обучения, который использует иерархический k-means для кластеризации данных. 
    • Размытый: метод машинного обучения, который использует размытый метод для кластеризации данных. 
    • Максимизация ожиданий (EM): метод машинного обучения, который использует EM для оценки плотности данных. 
    • СКАНИРОВАНИЕ по базе данных: метод машинного обучения, который использует сканирование по базе данных для обнаружения аномалий. 
    • ОПТИКА: метод машинного обучения, который использует оптику для обнаружения аномалий. 
    • Средний сдвиг: метод машинного обучения, который использует средний сдвиг для уменьшения размерности данных. 
    • Факторный анализ: метод машинного обучения, который использует факторный анализ для уменьшения размерности данных. 
    • Приблизительно: метод машинного обучения, который использует приблизительно для уменьшения размерности данных. 
    • ИКА: метод машинного обучения, который использует ИКА для уменьшения размерности данных. 
    • ЛДА: метод машинного обучения, который использует ЛДА для уменьшения размерности данных. 
    • НМФ: метод машинного обучения, который использует НМФ для уменьшения размерности данных. 
    • СПС: метод машинного обучения, который использует СПС для уменьшения размерности данных. 
    • ПГД: метод машинного обучения, который использует ПГД для уменьшения размерности данных. 
    • т-СНЭ: метод машинного обучения, который использует т-СНЭ для уменьшения размерности данных. 
    • SDL (СДЛ): метод машинного обучения, который использует SDL (СДЛ) для уменьшения размерности данных. 
    • Сеть Байеса: метод машинного обучения, который использует сеть Байеса для предсказания значений. 
    • Условное случайное поле: метод машинного обучения, который использует условное случайное поле для предсказания значений. 
    • Скрытый Марков: метод машинного обучения, который использует скрытый Марков для предсказания значений. 
    • РАНСАК: метод машинного обучения, который использует РАНСАК для предсказания значений. 
    • К-НН: метод машинного обучения, который использует классификацию ближайших соседей для предсказания значений. 
    • Локальный фактор выброса: метод машинного обучения, который использует локальный фактор выброса для обнаружения аномалий. 
    • Изолированный лес: метод машинного обучения, который использует изолированный лес для обнаружения аномалий. 
    • Автокодировщик: метод машинного обучения, который использует автокодировщик для уменьшения размерности данных. 
    • Когнитивные вычисления: метод машинного обучения, который использует когнитивные вычисления для предсказания значений. 
    • Глубокое обучение: метод машинного обучения, который использует глубокие нейронные сети для предсказания значений. 
    • Глубокая мечта: метод машинного обучения, который использует глубокую мечту для предсказания значений. 
    • Нейронная сеть с прямой связью: метод машинного обучения, который использует нейронную сеть с прямой связью для предсказания значений. 
    • ЛСТМ: метод машинного обучения, который использует длинные краткосрочные воспоминания для предсказания значений. 
    • ГРУ: метод машинного обучения, который использует глубокую рекуррентную нейронную сеть для предсказания значений. 
    • ЕСН: метод машинного обучения, который использует экстремальную машину обучения для предсказания значений. 
    • Вычисление резервуара: метод машинного обучения, который использует вычисление резервуара для предсказания значений. 
    • Ограниченная машина Больцмана: метод машинного обучения, который использует ограниченную машину Больцмана для предсказания значений. 
    • ГАН: метод машинного обучения, который использует генеративно-аддитивные сети для предсказания значений. 
    • Диффузионная модель: метод машинного обучения, который использует диффузионную модель для предсказания значений. 
    • СОМ: метод машинного обучения, который использует самоорганизующуюся карту для предсказания значений. 
    • U-Образная сетка: метод машинного обучения, который использует U-Образную сетку для предсказания значений. 
    • Видение: метод машинного обучения, который использует глубокое обучение для распознавания изображений. 
    • Мамба: метод машинного обучения, который использует глубокое обучение для распознавания изображений. 

Полный текст статьи:

Скорость обучения — Википедия

Похожие статьи:

  1. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  2. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  3. Пауза гласных Пауза в гласном Количественный метатезис Метатезис описывает изменение порядка следования согласных в слове.  Градация согласных Градация...
  4. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...
  5. Аномалия (физика) Аномалия (физика) Определение и классификация аномалий Аномалии — это расхождения в квантовой теории, которые нарушают симметрии. ...
  6. Обнаружение аномалий Обнаружение аномалий Основы обнаружения аномалий Обнаружение аномалий — это процесс выявления нетипичного поведения или событий в...
  7. Deeplearning4j Глубокое Изучение4j Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  8. Теория обучения Теория обучения Определение теории обучения Теория обучения предлагает рекомендации по улучшению обучения и развития.  Она описывает,...
  9. Теория обучения (образование) Теория обучения (education) Обзор теорий обучения Теории обучения охватывают широкий спектр подходов к обучению, включая конструктивизм,...
  10. Weka (программное обеспечение) Weka (программное обеспечение) Обзор Weka Weka — это набор инструментов для машинного обучения и анализа данных...
  11. Смешанное образование Разнополое образование История совместного обучения Совместное обучение — это практика обучения мальчиков и девочек вместе в...
  12. Обучение на рабочем месте Обучение на рабочем месте Обучение на рабочем месте Обучение на рабочем месте включает в себя обучение...
  13. Список терминов, относящихся к алгоритмам и структурам данных Список терминов, относящихся к алгоритмам и структурам данных Основные понятия и термины в информатике Алгоритм: последовательность...
  14. Прогнозирование структуры белка Предсказание структуры белка Прогнозирование структуры белка Прогнозирование структуры белка важно для понимания его функций и разработки...
  15. Машинное обучение Машинное обучение Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает данные и использует их для...
  16. GDDR SDRAM GDDR SDRAM (оперативная память) Основные понятия в области памяти Согласованность памяти: обеспечение целостности данных при их...
  17. Стоимость обучения в Великобритании Стоимость обучения в Соединенном Королевстве История и развитие платы за обучение в Великобритании Плата за обучение...
  18. Единый модуль Единый модуль Определение и свойства однородных модулей Однородный модуль — это модуль, в котором каждый подмодуль...
  19. Домашнее обучение Домашнее обучение Обзор домашнего обучения Домашнее обучение — это форма образования, при которой дети учатся дома,...
  20. Теория вычислительного обучения Теория компьютерного обучения Теория вычислительного обучения является разделом искусственного интеллекта, посвященным разработке и анализу алгоритмов машинного...
  21. Flux (фреймворк машинного обучения) Flux (платформа машинного обучения) Flux — библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, написанная на Julia. ...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх