Трансферное обучение
Передача знаний Основы трансферного обучения Трансферное обучение (TL) использует знания из одной задачи для улучшения результатов в другой. Пример: распознавание […]
Передача знаний Основы трансферного обучения Трансферное обучение (TL) использует знания из одной задачи для улучшения результатов в другой. Пример: распознавание […]
Машинное обучение в физике Обзор квантового машинного обучения Квантовое машинное обучение используется для изучения квантовых систем. Примеры применения включают томографию
Машинное обучение в биоинформатике Применение машинного обучения в биологии Машинное обучение используется для анализа и классификации биологических данных. Методы машинного
Машинное обучение в науках о земле Применение машинного обучения в геологии Машинное обучение используется для анализа и классификации данных в
Обучение на ошибках Основы LWE и DLWE LWE и DLWE – это криптографические задачи, связанные с генерацией и проверкой случайности.
Классификация документов Классификация документов Проблема классификации документов в библиотечном деле, информатике и вычислительной технике Классификация может быть ручной, интеллектуальной или
Основные принципы машинного обучения Обзор терминологии в области искусственного интеллекта Искусственный интеллект (ИИ) – наука и технология создания интеллектуальных машин,
Журнал исследований в области машинного обучения Обзор журнала Journal of Machine Learning Research Журнал посвящен машинному обучению и является открытым
Теория статистического обучения Основы машинного обучения Машинное обучение – это процесс обучения алгоритмов для решения задач, которые не могут быть
Эмпирическая минимизация риска Основы эмпирической минимизации риска Эмпирическая минимизация риска – это метод машинного обучения для выбора гипотезы, минимизирующей эмпирический
Кривая обучения (машинное обучение) Контролируемое обучение Обучение без присмотра Онлайн-обучение Пакетное обучение Мета-обучение Обучение под непосредственным наблюдением Самостоятельное обучение Обучение
Матрица путаницы Определение матрицы путаницы Матрица путаницы используется для визуализации производительности алгоритмов классификации. Она представляет собой таблицу с двумя строками
Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)
Человек-в-курсе событий Контролируемое обучение Обучение без присмотра Онлайн-обучение Пакетное обучение Мета-обучение Обучение под непосредственным наблюдением Самостоятельное обучение Обучение с подкреплением
Активное обучение (машинное обучение) Основы активного обучения Активное обучение – это метод машинного обучения, который позволяет алгоритму обучаться на основе
Условное случайное поле Основы условных случайных полей Условные случайные поля (CRF) – это вероятностные модели для задач классификации и регрессии.
Обучение в рамках ученичества Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением – это метод машинного обучения, который использует вознаграждение для
Изучение особенностей Основы самоконтролируемого обучения Самоконтролируемое обучение (SSL) – это метод обучения без явных меток, который позволяет создавать представления данных.
Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации и регрессии. Обучение
Порождающая модель Основы генеративных и дискриминационных моделей Генеративные модели описывают распределение вероятностей для данных, в то время как дискриминационные модели