Мультимодальное обучение

• Контролируемое обучение

  • Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. 
  • Включает методы, такие как линейная регрессия и логистическая регрессия. 

• Обучение без присмотра

  • Обучение, при котором не требуется вмешательство человека. 
  • Включает методы, такие как обучение с подкреплением и обучение с ограниченной памятью. 

• Онлайн-обучение

  • Обучение, которое происходит в режиме реального времени. 
  • Включает методы, такие как случайный лес и метод опорных векторов. 

• Пакетное обучение

  • Обучение, при котором данные делятся на пакеты для более эффективного обучения. 
  • Включает методы, такие как метод опорных векторов и метод k-ближайших соседей. 

• Мета-обучение

  • Обучение, направленное на улучшение способности модели обучаться на новых данных. 

• Обучение под непосредственным наблюдением

  • Обучение, при котором человек непосредственно контролирует процесс обучения. 
  • Включает методы, такие как деревья принятия решений и метод k-ближайших соседей. 

• Самостоятельное обучение

  • Обучение, при котором модель обучается без вмешательства человека. 

• Квантовое машинное обучение

  • Использование квантовых вычислений для машинного обучения. 
  • Включает методы, такие как квантовое обучение и квантовое обучение с подкреплением. 

• Классификация

  • Процесс разделения данных на категории. 
  • Включает методы, такие как логистическая регрессия и метод опорных векторов. 

• Генеративное моделирование

  • Создание новых данных на основе существующих данных. 
  • Включает методы, такие как генеративные состязательные сети и вариационные автокодировщики. 

• Регрессия

  • Процесс предсказания непрерывных значений. 
  • Включает методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов. 

• Кластеризация

  • Процесс группировки данных в кластеры. 
  • Включает методы, такие как k-означает и метод k-ближайших соседей. 

• Уменьшение габаритов

  • Процесс сжатия данных для экономии места. 
  • Включает методы, такие как метод главных компонент и метод k-ближайших соседей. 

• Оценка плотности

  • Процесс оценки плотности распределения данных. 
  • Включает методы, такие как метод k-ближайших соседей и метод опорных векторов. 

• Обнаружение аномалий

  • Процесс выявления отклонений от нормы. 

• Очистка данных

  • Процесс удаления нежелательных данных. 

• Автоматический

  • Процесс, при котором данные обрабатываются автоматически. 
  • Включает методы, такие как машинное обучение и глубокое обучение. 

• Правила ассоциации

  • Процесс определения правил, связывающих данные. 

• Семантический анализ

  • Процесс определения смысла данных. 

• Структурированное предсказание

  • Процесс предсказания структурированных данных. 

• Разработка функциональных возможностей

  • Процесс создания новых функций. 

• Изучение особенностей

  • Процесс выделения характерных черт данных. 

• Учимся ранжировать

  • Процесс ранжирования данных по важности. 

• Введение в грамматику

  • Процесс изучения грамматики. 

• Изучение онтологии

  • Процесс изучения онтологии. 

• Мультимодальное обучение

  • Обучение, объединяющее данные из разных источников. 
  • Включает методы, такие как мультимодальные трансформаторы и машины Больцмана. 

• Обучение в рамках ученичества

  • Обучение, при котором ученик учится у учителя. 

• Деревья принятия решений

  • Метод машинного обучения, основанный на деревьях решений. 
  • Включает методы, такие как деревья решений и метод k-ближайших соседей. 

• Упаковывание в мешки

  • Метод машинного обучения для уменьшения переобучения. 

• Стимулирование

  • Метод машинного обучения для улучшения обучения. 

• Случайный лес

  • Метод машинного обучения, основанный на случайных лесах. 

• к-НН

  • Метод машинного обучения, основанный на k-ближайших соседях. 

• Линейная регрессия

  • Метод машинного обучения для предсказания непрерывных значений. 

• Наивный Байес

  • Метод машинного обучения для классификации данных. 

• Искусственные нейронные сети

  • Метод машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях. 

• Логистическая регрессия

• Персептрон

  • Метод машинного обучения для распознавания образов. 

• Векторный анализ релевантности (RVM)

  • Метод машинного обучения для ранжирования документов. 

• Метод опорных векторов (SVM)

• Береза

  • Включа