U-Образная сетка

• 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 помощью генетических алгоритмов. 

• Онлайн-обучение

  • Обучение, которое происходит в режиме реального времени. 
  • Включает методы, такие как машинное обучение с подкреплением и обучение на основе правил. 

• Пакетное обучение

  • Обучение, при котором данные делятся на пакеты для более эффективного использования ресурсов. 
  • Включает методы, такие как случайный лес и метод опорных векторов. 

• Мета-обучение

  • Обучение, направленное на улучшение способности модели обучаться на новых данных. 
  • Включает методы, такие как обучение на основе правил и обучение с подкреплением. 

• Обучение под непосредственным наблюдением

  • Обучение, при котором человек непосредственно контролирует процесс обучения. 
  • Включает методы, такие как деревья принятия решений и метод опорных векторов. 

• Самостоятельное обучение

  • Обучение, при котором модель обучается самостоятельно, без вмешательства человека. 
  • Включает методы, такие как обучение с подкреплением и обучение на основе правил. 

• Обучение с подкреплением

  • Обучение, при котором модель получает вознаграждение за правильные действия. 
  • Включает методы, такие как Q-обучение и обучение с подкреплением. 

• Изучение учебной программы

  • Обучение, направленное на изучение и понимание учебного материала. 

• Квантовое машинное обучение

  • Использование квантовых вычислений для машинного обучения. 
  • Включает методы, такие как квантовое обучение и обучение на основе правил. 

• Классификация

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

• Генеративное моделирование

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

• Регрессия

  • Определение значений неизвестных переменных. 
  • Включает методы, такие как линейная регрессия и метод опорных векторов. 

• Кластеризация

  • Группировка данных по схожим характеристикам. 
  • Включает методы, такие как k-означает и обучение на основе правил. 

• Уменьшение габаритов

  • Сжатие данных для уменьшения объема памяти. 
  • Включает методы, такие как метод опорных векторов и обучение на основе правил. 

• Оценка плотности

  • Определение плотности распределения данных. 

• Обнаружение аномалий

  • Выявление отклонений от нормы в данных. 

• Очистка данных

  • Удаление шума и неполных данных из набора данных. 

• Автоматический

  • Обучение, при котором процесс обучения автоматизирован. 
  • Включает методы, такие как случайный лес и обучение на основе правил. 

• Правила ассоциации

  • Определение связей между данными. 
  • Включает методы, такие как логистическая регрессия и обучение на основе правил. 

• Семантический анализ

  • Анализ смысла данных. 

• Структурированное предсказание

  • Предсказание структурированных данных. 

• Разработка функциональных возможностей

  • Создание новых функций на основе существующих данных. 

• Изучение особенностей

  • Определение характеристик данных. 

• Учимся ранжировать

  • Обучение для ранжирования данных. 

• Введение в грамматику

  • Обучение для понимания грамматики. 

• Изучение онтологии

  • Обучение для понимания онтологии. 

• Мультимодальное обучение

  • Обучение для обработки данных разных типов. 

• Обучение в рамках ученичества

  • Обучение, при котором ученик учится у учителя. 

• Деревья принятия решений

  • Обучение для принятия решений на основе данных. 

• Упаковывание в мешки

  • Обучение для объединения похожих данных. 

• Стимулирование

  • Обучение для улучшения результатов. 

• Случайный лес

  • Обучение для классификации данных. 

• к-НН

  • Включает методы, такие как к-ближайший сосед и обучение на основе правил. 

• Линейная регрессия

  • Обучение для предсказания значений. 
  • Включает методы, такие как линейная регрессия и обучение на основе правил. 

• Наивный Байес

  • Включает методы, такие как наивный Байес и обучение на основе правил. 

• Искусственные нейронные сети

  • Обучение для обработки данных. 
  • Включает методы, такие как искусственные нейронные сети и обучение на основе правил. 

• Логистическая регрессия

• Персептрон

  • Обучение для распознавания образов. 
  • Включает методы, такие как персептрон и обучение на основе правил. 

• Векторный анализ релевантности (RVM)

  • Обучение для определения релевантности данных. 
  • Включает методы, такие как RVM и обучение на основе правил. 

• Метод опорных векторов (SVM)

• береза

  • Включает методы, такие как береза и обучение на основе правил. 

• лечение

  • Включает методы, такие как лечение и обучение на основе правил. 

• Иерархический

• k-означает

  • Обучение для кластеризации данных. 

• Размытый

  • Включает методы, такие как размытый и обучение на основе правил. 

• Максимизация ожиданий (EM)

  • Обучение для уменьшения размеров данных. 
  • Включает методы, такие как EM и обучение на основе правил. 

• СКАНИРОВАНИЕ по базе данных

  • Обучение для анализа данных. 
  • Включает методы, такие как СКАНИРОВАНИЕ по базе данных и обучение на основе правил. 

• ОПТИКА

  • Включает методы, такие как ОПТИКА и обучение на основе правил. 

• Средний сдвиг

  • Включает методы, такие как средний сдвиг и обучение на основе правил. 

• Факторный анализ

  • Включает методы, такие как факторный анализ и обучение на основе правил. 

• приблизительно

• ИКА

• ЛДА

  • Обучение для