Список наборов данных для исследований в области машинного обучения

• Контролируемое обучение

  • Обучение с заранее подготовленными данными, включая маркировку и аннотации. 
  • Включает классификацию, регрессию, кластеризацию и другие методы. 

• Обучение без присмотра

  • Обучение на немаркированных данных, часто требует сложных и дорогостоящих методов. 
  • Включает методы, такие как обучение с подкреплением и глубокое обучение. 

• Онлайн-обучение

  • Обучение через интернет, часто с использованием облачных сервисов. 
  • Включает методы, такие как случайный лес и метод опорных векторов. 

• Пакетное обучение

  • Обучение на больших наборах данных, часто требует специализированного оборудования. 
  • Включает методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов. 

• Мета-обучение

  • Обучение на данных, которые уже были обучены, для улучшения результатов. 

• Обучение под непосредственным наблюдением

  • Обучение с участием человека, который контролирует процесс обучения. 
  • Включает методы, такие как деревья принятия решений и метод опорных векторов. 

• Самостоятельное обучение

  • Обучение без участия человека, часто с использованием алгоритмов глубокого обучения. 
  • Включает методы, такие как глубокое обучение и обучение с подкреплением. 

• Обучение с подкреплением

  • Обучение с использованием вознаграждения или наказания для улучшения результатов. 
  • Включает методы, такие как Q-обучение и обучение с подкреплением. 

• Изучение учебной программы

  • Обучение на данных, связанных с определенной учебной программой. 
  • Включает методы, такие как классификация и регрессия. 

• Обучение, основанное на правилах

  • Обучение на данных, которые следуют определенным правилам. 
  • Включает методы, такие как логистическая регрессия и метод опорных векторов. 

• Квантовое машинное обучение

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

• Классификация

  • Разделение данных на категории, часто используется в машинном обучении. 

• Генеративное моделирование

  • Создание новых данных на основе существующих данных. 
  • Включает методы, такие как генеративные состязательные сети и вариационное автоэнкодерное обучение. 

• Регрессия

  • Определение значений на основе данных, часто используется в машинном обучении. 

• Кластеризация

  • Группировка данных на основе сходства, часто используется в машинном обучении. 
  • Включает методы, такие как k-означает и метод опорных векторов. 

• Уменьшение габаритов

  • Сжатие данных для уменьшения их размерности, часто используется в машинном обучении. 
  • Включает методы, такие как метод главных компонент и метод опорных векторов. 

• Оценка плотности

  • Определение плотности данных, часто используется в машинном обучении. 
  • Включает методы, такие как метод опорных векторов и метод k-ближайших соседей. 

• Обнаружение аномалий

  • Выявление отклонений от нормы в данных, часто используется в машинном обучении. 
  • Включает методы, такие как метод k-ближайших соседей и метод опорных векторов. 

• Очистка данных

  • Удаление шума и ошибок из данных, часто используется в машинном обучении. 

• Автоматический

  • Обучение без участия человека, часто используется в машинном обучении. 
  • Включает методы, такие как машинное обучение с учителем и машинное обучение без учителя. 

• Правила ассоциации

  • Обучение на данных, связанных с правилами ассоциации, часто используется в машинном обучении. 

• Семантический анализ

  • Анализ смысла данных, часто используется в машинном обучении. 

• Структурированное предсказание

  • Обучение на данных с определенной структурой, часто используется в машинном обучении. 

• Разработка функциональных возможностей

  • Обучение на данных, связанных с разработкой программного обеспечения, часто используется в машинном обучении. 

• Изучение особенностей

  • Обучение на данных, связанных с особенностями объектов, часто используется в машинном обучении. 

• Учимся ранжировать

  • Обучение на данных для ранжирования объектов, часто используется в машинном обучении. 

• Введение в грамматику

  • Обучение на данных, связанных с грамматикой, часто используется в машинном обучении. 

• Изучение онтологии

  • Обучение на данных, связанных с онтологией, часто используется в машинном обучении. 

• Мультимодальное обучение

  • Обучение на данных, включающих несколько модальностей, часто используется в машинном обучении. 

• Обучение в рамках ученичества

  • Обучение на данных, где ученик учится у учителя, часто используется в машинном обучении. 

• Деревья принятия решений

  • Обучение на данных, использующее деревья решений, часто используется в машинном обучении. 

• Упаковывание в мешки

  • Обучение на данных, где каждый образец обучается отдельно, часто используется в машинном обучении. 

• Стимулирование

  • Обучение на данных, где используются стимулирующие методы, часто используется в машинном обучении. 

• Случайный лес

  • Обучение на данных, где используется случайный лес, часто используется в машинном обучении. 

• к-НН

  • Обучение на данных, где используется k-ближайших соседей, часто используется в машинном обучении. 

• Линейная регрессия

  • Обучение на данных, где используется линейная регрессия, часто используется в машинном обучении. 

• Наивный Байес

  • Обучение на данных, где используется наивный Байес, часто используется в машинном обучении. 

• Искусственные нейронные сети

  • Обучение на данных, где используются искусственные нейронные сети, часто используется в машинном обучении. 

• Логистическая регрессия

  • Обучение на данных, где используется логистическая регрессия, часто используется в машинном обучении. 

• Персептрон

  • Обучение на данных, где используется персептрон, часто используется в машинном обучении. 

• Векторный анализ релевантности (RVM)

  • Обучение на данных, где используется RVM, часто используется в машинном обучении. 
  • Включает методы, такие как логистическая регре