Утечка (машинное обучение)

• Основные методы машинного обучения

  • Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации данных. 
  • Без присмотра: обучение без вмешательства человека, например, с использованием нейронных сетей. 
  • Онлайн-обучение: обучение с использованием распределенных ресурсов, таких как облачные сервисы. 
  • Пакетное обучение: обучение с использованием больших наборов данных, разделенных на пакеты. 
  • Мета-обучение: обучение, которое улучшает способность модели обучаться на новых данных. 
  • Обучение под наблюдением: обучение с участием человека, который контролирует процесс обучения. 
  • Самостоятельное обучение: обучение без участия человека, например, с использованием автокодировщиков. 
  • Обучение с подкреплением: обучение, основанное на алгоритмах, которые взаимодействуют с окружающей средой. 
  • Изучение учебной программы: обучение, направленное на изучение и понимание учебных материалов. 
  • Обучение, основанное на правилах: обучение, которое следует определенным правилам для классификации данных. 

• Дополнительные методы машинного обучения

  • Квантовое машинное обучение: использование квантовых компьютеров для машинного обучения. 
  • Классификация: разделение данных на категории. 
  • Генеративное моделирование: создание новых данных на основе существующих. 
  • Регрессия: прогнозирование непрерывных значений. 
  • Кластеризация: группировка данных в кластеры. 
  • Уменьшение габаритов: сжатие данных для экономии места. 
  • Оценка плотности: определение плотности данных. 
  • Обнаружение аномалий: выявление отклонений от нормы. 
  • Очистка данных: удаление шума из данных. 

• Методы автоматического анализа данных

  • Правила ассоциации: выявление закономерностей в данных. 
  • Семантический анализ: анализ смысла данных. 
  • Структурированное предсказание: прогнозирование структурированных данных. 
  • Разработка функциональных возможностей: создание новых функций из данных. 
  • Изучение особенностей: выделение характерных черт данных. 
  • Учимся ранжировать: обучение для ранжирования данных. 
  • Введение в грамматику: обучение грамматическим правилам. 
  • Изучение онтологии: изучение концепций в онтологии. 
  • Мультимодальное обучение: обучение на данных разных модальностей. 
  • Обучение в рамках ученичества: обучение с использованием наставничества. 

• Методы принятия решений

  • Деревья принятия решений: использование деревьев для принятия решений. 
  • Упаковывание в мешки: объединение похожих объектов в группы. 
  • Стимулирование: использование методов для улучшения обучения. 
  • Случайный лес: использование случайных лесов для принятия решений. 
  • к-НН: использование k-ближайших соседей для классификации. 
  • Линейная регрессия: использование линейной регрессии для прогнозирования непрерывных значений. 
  • Наивный Байес: использование наивного Байеса для классификации. 
  • Искусственные нейронные сети: использование искусственных нейронных сетей для обучения. 
  • Логистическая регрессия: использование логистической регрессии для классификации. 
  • Персептрон: использование персептрона для классификации. 
  • Векторный анализ релевантности (RVM): использование RVM для классификации. 
  • Метод опорных векторов (SVM): использование SVM для классификации. 

• Методы обработки данных

  • Иерархический k-means: использование иерархического k-means для кластеризации. 
  • Размытый: использование размытого метода для кластеризации. 
  • Максимизация ожиданий (EM): использование EM для оценки плотности данных. 
  • СКАНИРОВАНИЕ по базе данных: использование СКАНИРОВАНИЯ для анализа данных. 
  • ОПТИКА: использование ОПТИКИ для анализа данных. 
  • Средний сдвиг: использование среднего сдвига для анализа данных. 
  • Факторный анализ: использование факторного анализа для анализа данных. 
  • Приблизительно: использование приблизительно для анализа данных. 
  • ИКА: использование ИКА для анализа данных. 
  • ЛДА: использование ЛДА для анализа данных. 
  • НМФ: использование НМФ для анализа данных. 
  • СПС: использование СПС для анализа данных. 
  • ПГД: использование ПГД для анализа данных. 
  • т-СНЭ: использование т-СНЭ для анализа данных. 
  • SDL (СДЛ): использование SDL (СДЛ) для анализа данных. 

• Методы глубокого обучения

  • Сеть Байеса: использование сети Байеса для обучения. 
  • Условное случайное поле: использование условного случайного поля для обучения. 
  • Скрытый Марков: использование скрытого Маркова для обучения. 
  • РАНСАК: использование РАНСАК для обучения. 
  • к-НН: использование к-НН для классификации. 
  • Локальный фактор выброса: использование локального фактора выброса для классификации. 
  • Изолированный лес: использование изолированного леса для классификации. 
  • Автокодировщик: использование автокодировщика для обучения. 
  • Когнитивные вычисления: использование когнитивных вычислений для обучения. 
  • Глубокая мечта: использование глубокой мечты для обучения. 
  • Нейронная сеть с прямой связью: использование нейронной сети с прямой связью для обучения. 
  • ЛСТМ: использование ЛСТМ для обучения. 
  • ГРУ: использование ГРУ для обучения. 
  • ЕСН: использование ЕСН для обучения. 
  • Вычисление резервуара: использование вычисления резервуара для обучения. 
  • Ограниченная машина Больцмана: использование ограниченной машины Больцмана для обучения. 
  • ГАН: использование ГАН для обучения. 
  • Диффузионная модель: использование диффузионной модели для обучения. 
  • СОМ: использование СОМ для обучения. 
  • U-Образная сетка: использование U-Образной сетки для обучения. 

• Методы видения

  • Мамба: использование Мамба для обучения. 
  • Развивающаяся нейронная сеть: использование развивающейся нейронной сети для обучения. 
  • Транзистор памяти: использование транзистора памяти для обучения. 
  • Электрохимическое оперативное память (ECRAM): использование ECRAM для обучения. 

• Методы обучения с подкреплением

  • Q-обучение: использование Q-обучения для обучения. 
  • САРСА: использование САРСА для обучения. 
  • Разница во времени (TD): использование TD для обучения. 
  • Самостоятельная игра: использование самостоятельной игры для обучения. 
  • Активное обучение: использование активного обучения для обучения. 
  • Краудсорсинг: использование краудсорсинга для обучения. 
  • Человек-в-курсе событий: использование человека-в-курсе событий для обучения. 
  • Радиочастотный диапазон: использование радиочастотного диапазона для обучения. 
  • Коэффициент детерминации: использование коэффициента детерминации для обучения. 
  • Кривая обучения: использование кривой обучения для обучения. 
  • Кривая ROC: использование кривой ROC для обучения. 

• Общие методы машинного обучения

  • Машины с ядром: использование машин с ядром для обучения. 
  • Компромисс между предвзятостью и дисперсией: использование компромисса между предвзятостью и дисперсией для обучения. 
  • Теория компьютерного обучения: использование теории компьютерного обучения для обучения. 
  • Эмпирическая минимизация риска: использование эмпирической минимизации риска для обучения. 
  • Изучение Оккама: использование изучения Оккама для обучения. 
  • Обучение PAC: использование обучения PAC для обучения. 
  • Статистическое обучение: использование статистического обучения для обучения. 
  • Теория венчурного капитала: использование теории венчурного капитала для обучения. 
  • ECML PKDD: использование ECML PKDD для обучения. 
  • НеврИПЫ: использование НеврИПЫ для обучения. 
  • ICLR: использование ICLR для обучения. 
  • ИДЖКАЙ: использование ИДЖКАЙ для обучения. 
  • мл: использование мл для обучения. 
  • JMLR: использование JMLR для обучения. 

• Утечка данных в машинном обучении

  • Утечка данных: использование данных, которые не должны быть доступны во