Международная конференция по машинному обучению

• Основные подходы к обучению в ИИ

  • Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации данных. 
  • Обучение без присмотра: обучение на немаркированных данных, часто используется для обнаружения аномалий. 
  • Онлайн-обучение: обучение с использованием распределенных ресурсов, таких как облачные вычисления. 
  • Пакетное обучение: обучение на больших наборах данных, часто используется для классификации. 
  • Мета-обучение: обучение, которое улучшает способность модели обучаться на новых данных. 
  • Обучение под непосредственным наблюдением: обучение с участием человека, который контролирует процесс обучения. 
  • Самостоятельное обучение: обучение без участия человека, часто используется для автономных систем. 
  • Обучение с подкреплением: обучение, основанное на вознаграждении и наказании, используется для решения задач в играх. 
  • Изучение учебной программы: обучение, направленное на изучение и понимание учебных материалов. 
  • Обучение, основанное на правилах: обучение, которое следует определенным правилам, часто используется для решения задач классификации. 
  • Квантовое машинное обучение: использование квантовых вычислений для машинного обучения. 

• Методы машинного обучения

  • Классификация: задача классификации данных на основе определенных признаков. 
  • Генеративное моделирование: создание новых данных на основе существующих. 
  • Регрессия: задача предсказания непрерывных значений. 
  • Кластеризация: задача группировки данных в кластеры. 
  • Уменьшение габаритов: задача сжатия данных для экономии места. 
  • Оценка плотности: задача определения плотности данных. 
  • Обнаружение аномалий: задача выявления отклонений от нормы. 
  • Очистка данных: задача удаления шума из данных. 

• Автоматические методы машинного обучения

  • Правила ассоциации: задача определения связей между данными. 
  • Семантический анализ: задача определения смысла данных. 
  • Структурированное предсказание: задача предсказания структурированных данных. 
  • Разработка функциональных возможностей: задача создания новых функций. 
  • Изучение особенностей: задача выделения характерных черт данных. 
  • Учимся ранжировать: задача ранжирования данных по определенным критериям. 
  • Введение в грамматику: задача изучения грамматики для обработки естественного языка. 
  • Изучение онтологии: задача изучения онтологий для структурирования знаний. 
  • Мультимодальное обучение: обучение, которое объединяет данные разных модальностей. 
  • Обучение в рамках ученичества: обучение, в котором ученик учится у учителя. 

• Деревья принятия решений и другие методы

  • Деревья принятия решений: метод классификации данных, основанный на разделении данных на основе признаков. 
  • Упаковывание в мешки: метод уменьшения дисперсии путем объединения похожих наблюдений. 
  • Стимулирование: метод обучения, основанный на поощрении и наказании. 
  • Случайный лес: метод обучения, использующий множество деревьев принятия решений. 
  • к-НН: метод классификации, основанный на использовании k ближайших соседей. 
  • Линейная регрессия: метод регрессии, основанный на использовании линейной модели. 
  • Наивный Байес: метод классификации, основанный на использовании теоремы Байеса. 
  • Искусственные нейронные сети: метод машинного обучения, основанный на использовании искусственных нейронов. 
  • Логистическая регрессия: метод регрессии, основанный на использовании логистической функции. 
  • Персептрон: метод обучения, основанный на использовании алгоритма обратного распространения ошибки. 
  • Векторный анализ релевантности (RVM): метод уменьшения размеров данных. 
  • Метод опорных векторов (SVM): метод классификации, основанный на использовании опорных векторов. 
  • Береза: метод классификации, основанный на использовании деревьев решений. 
  • Лечение: метод классификации, основанный на использовании деревьев решений. 

• Другие методы машинного обучения

  • Иерархический k-means: метод кластеризации, основанный на использовании иерархической кластеризации. 
  • Размытый: метод кластеризации, основанный на использовании размытых кластеров. 
  • Максимизация ожиданий (EM): метод обучения, основанный на максимизации ожиданий. 
  • СКАНИРОВАНИЕ по базе данных: метод обнаружения аномалий, основанный на использовании сканирования по базе данных. 
  • ОПТИКА: метод уменьшения размеров данных, основанный на использовании оптики. 
  • Средний сдвиг: метод кластеризации, основанный на использовании среднего сдвига. 
  • Факторный анализ: метод уменьшения размеров данных, основанный на использовании факторного анализа. 
  • Приблизительно: метод кластеризации, основанный на использовании аппроксимации. 
  • ИКА: метод кластеризации, основанный на использовании итеративного кластерного анализа. 
  • ЛДА: метод кластеризации, основанный на использовании линейного дискриминантного анализа. 
  • НМФ: метод кластеризации, основанный на использовании непараметрического метода. 
  • СПС: метод кластеризации, основанный на использовании спектральной кластеризации. 
  • ПГД: метод кластеризации, основанный на использовании проективной геометрии. 
  • т-СНЭ: метод кластеризации, основанный на использовании t-распределения Стьюдента. 
  • SDL (СДЛ): метод кластеризации, основанный на использовании самоорганизующихся карт. 
  • Сеть Байеса: метод обучения, основанный на использовании байесовских сетей. 
  • Условное случайное поле: метод обучения, основанный на использовании условных случайных полей. 
  • Скрытый Марков: метод обучения, основанный на использовании скрытых Марковских моделей. 
  • РАНСАК: метод обучения, основанный на использовании рекурсивного анализа. 
  • Локальный фактор выброса: метод обнаружения аномалий, основанный на использовании локального фактора выброса. 
  • Изолированный лес: метод обучения, основанный на использовании изолированных лесов. 
  • Автокодировщик: метод обучения, основанный на использовании автокодировщиков. 
  • Когнитивные вычисления: метод обучения, основанный на использовании когнитивных вычислений. 
  • Глубокое обучение: метод обучения, основанный на использовании глубоких нейронных сетей. 
  • Глубокая мечта: метод обучения, основанный на использовании глубоких нейронных сетей. 
  • Нейронная сеть с прямой связью: метод обучения, основанный на использовании нейронных сетей с прямой связью. 
  • ЛСТМ: метод обучения, основанный на использовании долговременной краткосрочной памяти. 
  • ГРУ: метод обучения, основанный на использовании рекуррентных нейронных сетей. 
  • ЕСМ: метод обучения, основанный на использовании энкодеров-декодеров. 
  • U-Образная сетка: метод обучения, основанный на использовании U-образной сетки. 
  • Видение: метод обучения, основанный на использовании сверточных нейронных сетей. 
  • Мамба: метод обучения, основанный на использовании нейросетей с памятью. 
  • Транзистор памяти: метод обучения, основанный на использовании транзисторов памяти. 
  • Электрохимическое оперативное память (ECRAM): метод обучения, основанный на использовании электрохимической оперативной памяти. 
  • Q-обучение: метод обучения, основанный на использовании Q-обучения. 
  • С