Векторная машина релевантности

• Основные методы машинного обучения

  • Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации и регрессии. 
  • Обучение без присмотра: обучение на немаркированных данных, например, в задачах распознавания изображений. 
  • Онлайн-обучение: обучение с использованием распределенных ресурсов, например, в облачных вычислениях. 
  • Пакетное обучение: обучение на больших объемах данных, обычно с использованием алгоритмов машинного обучения. 
  • Мета-обучение: обучение на данных, собранных из других источников, например, для улучшения результатов обучения. 
  • Обучение под непосредственным наблюдением: обучение с участием учителя, который контролирует процесс обучения. 
  • Самостоятельное обучение: обучение без учителя, например, в задачах классификации изображений. 
  • Обучение с подкреплением: обучение с использованием методов, основанных на вознаграждении и наказании. 
  • Изучение учебной программы: обучение на заранее определенных учебных материалах. 
  • Обучение, основанное на правилах: обучение с использованием правил, например, в задачах обработки естественного языка. 
  • Квантовое машинное обучение: использование квантовых вычислений для машинного обучения. 

• Классификация и генеративное моделирование

  • Классификация: разделение данных на категории с использованием алгоритмов машинного обучения. 
  • Генеративное моделирование: создание новых данных на основе существующих данных, например, для задач генерации текста. 

• Регрессия и кластеризация

  • Регрессия: прогнозирование непрерывных значений, например, в задачах прогнозирования погоды. 
  • Кластеризация: группировка данных в кластеры, например, для задач классификации изображений. 

• Уменьшение габаритов и оценка плотности

  • Уменьшение габаритов: сжатие данных для экономии места, например, в задачах сжатия изображений. 
  • Оценка плотности: определение плотности данных, например, для задач распознавания образов. 

• Обнаружение аномалий и очистка данных

  • Обнаружение аномалий: выявление отклонений от нормы, например, в задачах обнаружения спама. 
  • Очистка данных: удаление шума и неполных данных, например, в задачах обработки естественного языка. 

• Автоматический и семантический анализ

  • Правила ассоциации: автоматическое определение связей между данными, например, в задачах классификации. 
  • Семантический анализ: анализ смысла данных, например, в задачах обработки естественного языка. 
  • Структурированное предсказание: предсказание структурированных данных, например, в задачах классификации текста. 

• Разработка функциональных возможностей и изучение особенностей

  • Разработка функциональных возможностей: создание новых функций, например, в задачах машинного обучения. 
  • Изучение особенностей: анализ особенностей данных, например, в задачах классификации изображений. 

• Учимся ранжировать и введение в грамматику

  • Изучение ранжирования: обучение алгоритмов для ранжирования данных, например, в задачах ранжирования веб-страниц. 
  • Введение в грамматику: обучение грамматическим правилам, например, в задачах обработки естественного языка. 

• Изучение онтологии и мультимодальное обучение

  • Изучение онтологии: обучение на онтологиях, например, в задачах классификации медицинских данных. 
  • Мультимодальное обучение: обучение на данных разных модальностей, например, в задачах обработки изображений и текста. 

• Обучение в рамках ученичества и деревья принятия решений

  • Обучение в рамках ученичества: обучение с использованием модели ученика, например, в задачах обучения с подкреплением. 
  • Деревья принятия решений: обучение на деревьях решений, например, в задачах классификации и регрессии. 

• Упаковывание в мешки и стимулирование

  • Упаковывание в мешки: обучение на подмножествах данных, например, в задачах классификации изображений. 
  • Стимулирование: использование методов стимулирования для улучшения результатов обучения, например, в задачах классификации изображений. 

• Случайный лес и другие методы

  • Случайный лес: обучение на случайных подмножествах данных, например, в задачах классификации изображений. 
  • Другие методы: различные алгоритмы машинного обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию и искусственные нейронные сети. 

• Глубокое обучение и когнитивные вычисления

  • Глубокое обучение: использование глубоких нейронных сетей для решения сложных задач, например, в задачах распознавания изображений. 
  • Когнитивные вычисления: использование методов машинного обучения для моделирования когнитивных функций, например, в задачах обработки естественного языка. 

• Видение и другие визуальные методы

  • Мамба: метод машинного обучения для распознавания изображений. 
  • Другие визуальные методы: различные алгоритмы машинного обучения для обработки изображений, включая сверточные нейронные сети и глубокое обучение. 

• Q-обучение и другие методы активного обучения

  • Q-обучение: обучение с использованием подкрепления для улучшения результатов обучения. 
  • Другие методы активного обучения: различные алгоритмы машинного обучения для улучшения результатов обучения, включая самообучение и обучение с подкреплением. 

• Краудсорсинг и человек-в-курсе событий

  • Краудсорсинг: использование ресурсов множества людей для решения задач, например, в задачах классификации изображений. 
  • Человек-в-курсе событий: обучение с участием человека, например, в задачах классификации изображений. 

• Радиочастотный диапазон и другие методы

  • Радиочастотный диапазон: использование радиочастотного диапазона для задач машинного обучения. 
  • Другие методы: различные алгоритмы машинного обучения, включая машинное обучение с использованием генетических алгоритмов и эволюционных стратегий. 

• Компромисс между предвзятостью и дисперсией и теория машинного обучения

  • Компромисс между предвзятостью и дисперсией: выбор между точностью и обобщаемостью алгоритмов машинного обучения. 
  • Теория машинного обучения: изучение математических и статистических основ машинного обучения. 

• Эмпирическая минимизация риска и другие методы

  • Эмпирическая минимизация риска: использование эмпирических данных для минимизации риска в задачах машинного обучения. 
  • Другие методы: различные алгоритмы машинного обучения, включая обучение с подкреплением и обучение с учителем. 

• Глоссарий и список наборов данных

  • Глоссарий: список терминов, связанных с машинным обучением. 
  • Список наборов данных: перечень наборов данных для машинного обучения в различных областях, включая компьютерное зрение и обработку изображений.