Глубокое Изучение4j
-
Контролируемое обучение
- Обучение без присмотра
- Онлайн-обучение
- Пакетное обучение
- Мета-обучение
- Обучение под непосредственным наблюдением
- Самостоятельное обучение
- Обучение с подкреплением
- Изучение учебной программы
- Обучение, основанное на правилах
-
Квантовое машинное обучение
- Классификация
- Генеративное моделирование
- Регрессия
- Кластеризация
- Уменьшение габаритов
- Оценка плотности
- Обнаружение аномалий
- Очистка данных
-
Автоматические ассоциации
- Правила ассоциации
- Семантический анализ
- Структурированное предсказание
- Разработка функциональных возможностей
- Изучение особенностей
- Учимся ранжировать
- Введение в грамматику
- Изучение онтологии
- Мультимодальное обучение
- Обучение в рамках ученичества
- Деревья принятия решений
- Упаковывание в мешки
- Стимулирование
- Случайный лес
- к-НН
- Линейная регрессия
- Наивный Байес
- Искусственные нейронные сети
- Логистическая регрессия
- Персептрон
- Векторный анализ релевантности (RVM)
- Метод опорных векторов (SVM)
- береза
- лечение
- Иерархический
- k-означает
- Размытый
- Максимизация ожиданий (EM)
- СКАНИРОВАНИЕ по базе данных
- ОПТИКА
- Средний сдвиг
- Факторный анализ
- приблизительно
- ИКА
- ЛДА
- НМФ
- СПС
- ПГД
- т-СНЭ
- SDL (СДЛ)
- Сеть Байеса
- Условное случайное поле
- Скрытый Марков
- РАНСАК
- Локальный фактор выброса
- Изолированный лес
- Автокодировщик
- Когнитивные вычисления
- Глубокое обучение
- Глубокая мечта
- Нейронная сеть с прямой связью
- ЛСТМ
- ГРУ
- ЕСН
- вычисление резервуара
- Ограниченная машина Больцмана
- ГАН
- Диффузионная модель
- СОМ
- U-Образная сетка
- Видение
- Мамба
- Развивающаяся нейронная сеть
- Транзистор памяти
- Электрохимическое оперативное память (ECRAM)
- Q-обучение
- САРСА
- Разница во времени (TD)
- Самостоятельная игра
- Активное обучение
- Краудсорсинг
- Человек-в-курсе событий
- Радиочастотный диапазон
- Коэффициент детерминации
- Кривая обучения
- Кривая ROC
- Машины с ядром
- Компромисс между предвзятостью и дисперсией
- Теория компьютерного обучения
- Эмпирическая минимизация риска
- Изучение Оккама
- Обучение PAC
- Статистическое обучение
- Теория венчурного капитала
- ECML PKDD
- НеврИПЫ
- ICML (англ.
- ICLR
- ИДЖКАЙ
- мл
- JMLR (англ.)
-
Инструменты и технологии
- Eclipse Deeplearning4j – библиотека для глубокого обучения на JVM
- Включает распределенные параллельные версии алгоритмов
- Совместим с Apache Hadoop и Spark
- Основан на ND4J для научных вычислений
- DataVec для векторизации данных
- Интеграция с НЛП и NLP-инструментами
-
Реальные применения и интеграция
- Обнаружение сетевых вторжений, кибербезопасность, мошенничество
- Рекомендательные системы, распознавание изображений
- Интеграция с RapidMiner, Prediction.io, Weka
-
Сервер моделей машинного обучения
- SKIL для разработчиков, Skymind Intelligence Layer для корпоративного использования
- Импортирует модели из Python, преодолевает проблемы развертывания
-
Контрольные показатели и языки API
- Быстрое решение задач распознавания изображений
- Оптимизация времени обучения с помощью настроек JVM
- Поддержка нескольких языков API, включая Java, Scala, Python, Clojure, Kotlin
-
Сотрудничество с Tensorflow и Keras
- Deeplearning4j может импортировать модели из Tensorflow и Keras
-
Дополнительные ресурсы
- Портал бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом
- Портал компьютерного программирования
- Сравнение программного обеспечения для глубокого обучения
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
Полный текст статьи: