Международная конференция по обучению репрезентациям

• Основные направления 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 через интернет с использованием облачных технологий. 
  • Пакетное обучение: обучение, при котором данные делятся на пакеты для более эффективного обучения. 
  • Мета-обучение: обучение, направленное на улучшение способности к обучению. 
  • Обучение под непосредственным наблюдением: обучение с участием человека в процессе. 
  • Самостоятельное обучение: обучение, при котором система обучается самостоятельно. 
  • Обучение с подкреплением: обучение, основанное на вознаграждении или наказании. 
  • Изучение учебной программы: обучение, направленное на изучение и понимание учебных материалов. 
  • Обучение, основанное на правилах: обучение, при котором используются правила для принятия решений. 
  • Квантовое машинное обучение: использование квантовых вычислений для машинного обучения. 

• 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

  • Правила ассоциации: определение связей между данными. 
  • Семантический анализ: анализ смысла данных. 
  • Структурированное предсказание: предсказание структурированных данных. 

• Разработка функциональных возможностей и изучение особенностей

  • Разработка функциональных возможностей: создание новых функций. 
  • Изучение особенностей: анализ особенностей данных. 

• Учимся ранжировать и введение в грамматику

  • Изучение ранжирования: определение порядка элементов. 
  • Введение в грамматику: изучение правил языка. 

• Изучение онтологии и мультимодальное обучение

  • Изучение онтологии: анализ структуры знаний. 
  • Мультимодальное обучение: обучение с использованием различных модальностей данных. 

• Обучение в рамках ученичества и деревья принятия решений

  • Обучение в рамках ученичества: обучение с использованием наставничества. 
  • Деревья принятия решений: метод классификации данных. 

• Упаковывание в мешки и стимулирование

  • Упаковывание в мешки: объединение похожих объектов в группы. 
  • Стимулирование: использование методов для улучшения обучения. 

• Случайный лес и другие методы

  • Случайный лес: метод классификации данных. 
  • Другие методы: различные методы машинного обучения, включая линейную регрессию и логистическую регрессию. 

• Глубокое обучение и когнитивные вычисления

  • Глубокое обучение: использование глубоких нейронных сетей. 
  • Когнитивные вычисления: изучение человеческого интеллекта. 

• Видение и другие методы обработки изображений

  • Мамба: метод обработки изображений. 
  • Другие методы: различные методы обработки изображений. 

• Q-обучение и другие методы активного обучения

  • Q-обучение: метод обучения с использованием подкрепления. 
  • Другие методы: различные методы активного обучения. 

• Краудсорсинг и человек-в-курсе событий

  • Краудсорсинг: использование коллективного интеллекта. 
  • Человек-в-курсе событий: обучение с участием человека. 

• Радиочастотный диапазон и другие методы машинного обучения

  • Радиочастотный диапазон: метод машинного обучения, связанный с радиочастотами. 
  • Другие методы: различные методы машинного обучения. 

• Компромисс между предвзятостью и дисперсией и другие методы

  • Компромисс между предвзятостью и дисперсией: метод машинного обучения для оптимизации точности и стабильности. 

• Теория компьютерного обучения и другие методы

  • Теория компьютерного обучения: изучение принципов машинного обучения. 

• Международная конференция по обучающим представлениям

  • ICLR: конференция по машинному обучению, проводимая ежегодно. 
  • Влияние на исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта. 
  • Применение открытого процесса рецензирования. 
  • Статистика участия и принятия статей. 

• Места проведения ICLR

  • Список мест проведения ICLR с 2013 по 2025 год. 

• Рекомендации и внешние ссылки

  • Ссылки на другие конференции и ресурсы по машинному обучению. 
  • Призыв к расширению статьи для Википедии.