Машинное обучение на основе правил

От / / Оставьте комментарий

Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для обучающих данных.  […]

Machine learning algorithms, Алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение на основе правил

  • Основные подходы к машинному обучению

    • Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для обучающих данных. 
    • Обучение без присмотра: обучение на немаркированных данных. 
    • Онлайн-обучение: обучение с использованием распределенных ресурсов. 
    • Пакетное обучение: обучение на больших объемах данных. 
    • Мета-обучение: обучение, направленное на улучшение эффективности других методов обучения. 
    • Обучение под непосредственным наблюдением: обучение с участием человека. 
    • Самостоятельное обучение: обучение без участия человека. 
    • Обучение с подкреплением: обучение с использованием наград и наказаний. 
    • Изучение учебной программы: обучение на заранее определенных учебных материалах. 
    • Обучение, основанное на правилах: обучение с использованием набора правил для обработки данных. 

  • Классификация и генеративное моделирование

    • Классификация: разделение данных на категории. 
    • Генеративное моделирование: создание новых данных на основе существующих. 

  • Регрессия и кластеризация

    • Регрессия: прогнозирование непрерывных значений. 
    • Кластеризация: группировка данных в кластеры. 

  • Уменьшение габаритов и оценка плотности

    • Уменьшение габаритов: сжатие данных для экономии места. 
    • Оценка плотности: определение плотности данных. 

  • Обнаружение аномалий и очистка данных

    • Обнаружение аномалий: выявление отклонений от нормы. 
    • Очистка данных: удаление шума и неполных данных. 

  • Автоматический и семантический анализ

    • Автоматический: выполнение задач без участия человека. 
    • Семантический анализ: обработка естественного языка. 

  • Структурированное предсказание и разработка функциональных возможностей

    • Структурированное предсказание: прогнозирование структурированных данных. 
    • Разработка функциональных возможностей: создание новых функций. 

  • Изучение особенностей и ранжирование

    • Изучение особенностей: выделение значимых характеристик. 
    • Ранжирование: упорядочивание данных по важности. 

  • Введение в грамматику и изучение онтологии

    • Введение в грамматику: изучение правил языка. 
    • Изучение онтологии: анализ структуры знаний. 

  • Мультимодальное обучение и ученичество

    • Мультимодальное обучение: обработка данных из разных источников. 
    • Ученичество: обучение с использованием опыта наставника. 

  • Деревья принятия решений и другие методы

    • Деревья принятия решений: иерархическая классификация. 
    • Другие методы: различные подходы к машинному обучению. 

  • Стимулирование и случайный лес

    • Стимулирование: использование различных методов для улучшения обучения. 
    • Случайный лес: метод обучения с использованием множества деревьев. 

  • К-НН, линейная регрессия и другие методы

    • К-НН: классификация с использованием k ближайших соседей. 
    • Линейная регрессия: прогнозирование непрерывных значений. 
    • Другие методы: различные алгоритмы машинного обучения. 

  • Глубокое обучение и когнитивные вычисления

    • Глубокое обучение: использование глубоких нейронных сетей. 
    • Когнитивные вычисления: обработка информации на основе знаний. 

  • Видение и другие методы обработки изображений

    • Видение: обработка изображений с использованием нейронных сетей. 
    • Другие методы: различные подходы к обработке изображений. 

  • Q-обучение и другие методы обучения с подкреплением

    • Q-обучение: обучение с использованием вознаграждений и наказаний. 
    • Другие методы: различные подходы к обучению с подкреплением. 

  • Активное обучение и краудсорсинг

    • Активное обучение: обучение с использованием обратной связи. 
    • Краудсорсинг: использование коллективного интеллекта. 

  • Радиочастотный диапазон и коэффициент детерминации

    • Радиочастотный диапазон: использование радиоволн для передачи данных. 
    • Коэффициент детерминации: мера точности предсказания. 

  • Матрица путаницы и другие методы оценки

    • Матрица путаницы: анализ точности классификации. 
    • Другие методы: различные методы оценки. 

  • Машины с ядром и другие методы принятия решений

    • Машины с ядром: использование ядер для принятия решений. 
    • Другие методы: различные подходы к принятию решений. 

  • Теория машинного обучения и статистическое обучение

    • Теория машинного обучения: изучение принципов машинного обучения. 
    • Статистическое обучение: применение статистических методов. 

  • Глоссарий и другие ресурсы

    • Глоссарий: список терминов по искусственному интеллекту. 
    • Другие ресурсы: списки наборов данных и конференций по машинному обучению. 

Полный текст статьи:

Машинное обучение на основе правил — Википедия

Похожие статьи:

  1. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  2. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  4. Интеллект принятия решений Способность принимать решения Определение и история аналитики принятия решений Аналитика принятия решений — это междисциплинарная область,...
  5. Deeplearning4j Глубокое Изучение4j Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  6. Групповое принятие решений Принятие групповых решений Основы группового принятия решений Групповое принятие решений — это процесс, в котором решения...
  7. Теория обучения Теория обучения Определение теории обучения Теория обучения предлагает рекомендации по улучшению обучения и развития.  Она описывает,...
  8. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...
  9. Машинное обучение онлайн Онлайн-машинное обучение Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для решения задач, которые...
  10. Динамическое принятие решений Динамичное принятие решений Обзор исследований динамического принятия решений Динамическое принятие решений включает в себя обработку информации...
  11. Самостоятельное обучение Самостоятельное обучение Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения компьютерных систем, имитирующий человеческий интеллект. ...
  12. Квантовое машинное обучение Quantum machine learning Обзор квантовых алгоритмов машинного обучения Квантовые алгоритмы машинного обучения используют квантовые вычисления для...
  13. Анализ решений Анализ принимаемых решений Анализ принятия решений — дисциплина, включающая философию, методологию и практику для формального принятия...
  14. Обучение, основанное на феноменах Обучение, основанное на явлениях Основы феноменологического обучения Феноменологическое обучение основано на целостном подходе к обучению, а...
  15. Программное обеспечение для принятия решений Программное обеспечение для принятия решений Определение и история программного обеспечения для принятия решений (DM) DM software...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх