Машинное обучение — различия между версиями
Evaleria (обсуждение | вклад) м (→Глубокое обучение) |
|||
| Строка 27: | Строка 27: | ||
*[[Практики реализации нейронных сетей]] | *[[Практики реализации нейронных сетей]] | ||
*[[Сверточные нейронные сети]] | *[[Сверточные нейронные сети]] | ||
| + | *[[Обработка естественного языка]] | ||
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex> | *[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex> | ||
Версия 12:43, 21 января 2019
Содержание
Общие понятия
Классификация и регрессия
- Метрический классификатор и метод ближайших соседей
- Нейронные сети, перцептрон
- Дерево решений и случайный лес
Кластеризация
Ансамбли
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Практики реализации нейронных сетей
- Сверточные нейронные сети
- Обработка естественного языка
- Generative Adversarial Nets (GAN)
Уменьшение размерности
Обучение с подкреплением
Примеры кода
Обработка естественного языка
В разработке
- Общие понятия
- Мета-обучение
- Оценка качества в задачах классификации и регрессии
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Стохастический градиентный спуск
- Рекуррентные нейронные сети
- Задача нахождения объектов на изображении
- Neural Style Transfer
- LSTM
- Метод опорных векторов (SVM)
- Байесовская классификация
- EM-алгоритм
- Ранжирование
- Рекомендательные системы
- Настройка гиперпараметров
- Активное обучение
- Примеры кода на R
- Примеры кода на Java
- Обзор библиотек для машинного обучения на Python
