Редактирование: Машинное обучение

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 1: Строка 1:
 
[[Категория: Машинное обучение]]
 
[[Категория: Машинное обучение]]
  
=Общие понятия=
+
=Одобренные=
 +
 
 +
=В разработке=
 
*[[Общие понятия]]
 
*[[Общие понятия]]
 +
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
 +
*[[Мета-обучение]]
 +
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
 +
*[[Оценка качества в задаче кластеризации*]]
 
*[[Переобучение]]
 
*[[Переобучение]]
*[[Кросс-валидация]]
 
*[[Стохастический градиентный спуск]]
 
*[[Регуляризация]]
 
*[[Ранжирование]]
 
*[[Рекомендательные системы]]
 
*[[Жизненный цикл модели машинного обучения]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Многопоточность в машинном обучении]]<tex>^\star</tex>
 
 
=Классификация и регрессия=
 
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]]
 
*[[Дерево решений и случайный лес]]
 
*[[Вариации регрессии]]
 
 
*[[Линейная регрессия]]
 
*[[Линейная регрессия]]
 
*[[Логистическая регрессия]]
 
*[[Логистическая регрессия]]
 +
*[[Стохастический градиентный спуск ]]
 +
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
 +
*[[Сверточные нейронные сети]]
 +
*[[Рекуррентные нейронные сети]]
 +
*[[Задача нахождения объектов на изображении*]]
 +
*[[Neural Style Transfer*]]
 +
*[[LSTM]]
 +
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)*]]
 +
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]]
 
*[[Метод опорных векторов (SVM)]]
 
*[[Метод опорных векторов (SVM)]]
*[[Ядра]]
+
*[[Дерево решений и случайный лес]]
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
 
 
*[[Байесовская классификация]]
 
*[[Байесовская классификация]]
*[[Байесовские сети]]
 
*[[Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира]]<tex>^\star</tex>
 
 
=Кластеризация=
 
 
*[[Кластеризация]]
 
*[[Кластеризация]]
 
*[[EM-алгоритм]]
 
*[[EM-алгоритм]]
*[[Иерархическая кластеризация]]
 
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Эволюционные алгоритмы кластеризации]]<tex>^\star</tex>
 
 
=Ансамбли=
 
*[[Виды ансамблей]]
 
 
*[[Бустинг, AdaBoost]]
 
*[[Бустинг, AdaBoost]]
*[[XGBoost]]<tex>^\star</tex>
+
*[[Ранжирование]]
*[[CatBoost]]<tex>^\star</tex>
+
*[[Рекомендательные системы]]
 
+
*[[Настройка гиперпараметров]]
=Нейронные сети=
 
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
 
*[[Обратное распространение ошибки]]
 
*[[Практики реализации нейронных сетей]]
 
*[[Графовые нейронные сети]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Рекурсивные нейронные сети]]<tex>^\star</tex>
 
 
 
==Глубокое обучение==
 
*[[Глубокое обучение]]
 
*[[Настройка глубокой сети]]
 
*[[Batch-normalization]]
 
*[[Рекуррентные нейронные сети]]
 
*[[Сети глубокого доверия]]<tex>^\star</tex>
 
 
 
===Сверточные сети===
 
*[[Сверточные нейронные сети]]
 
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
 
 
 
===Компьютерное зрение===
 
*[[Компьютерное зрение]]
 
*[[Оценка положения]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Сегментация изображений]]
 
*[[PixelRNN и PixelCNN]]
 
 
 
===Порождающие модели===
 
*[[Порождающие модели]]
 
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]
 
*[[Автокодировщик]]
 
*[[Вариационный автокодировщик]]<tex>^\star</tex>
 
 
 
===Обработка естественного языка===
 
*[[Распознавание речи]]
 
*[[Обработка естественного языка]]
 
*[[Векторное представление слов]]
 
*[[Классификация текстов и анализ тональности]]
 
*[[Долгая краткосрочная память]]
 
*[[Механизм внимания]]
 
 
 
=Работа с данными=
 
 
*[[Уменьшение размерности]]
 
*[[Уменьшение размерности]]
*[[Выброс]]
+
*[[Обучение с подкреплением]]
*[[Алгоритмы сэмплирования]]
+
*[[Обучение с подкреплением*]]
*[[Известные наборы данных]]
+
*[[Активное обучение]]
*[[Метод главных компонент (PCA)]]
+
*[[Примеры кода на R]]
*[[Стохастическое вложение соседей с t-распределением]]
+
*[[Примеры кода на Java]]
 
 
=Виды обучения=
 
*[[Активное обучение]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Обучение с частичным привлечением учителя]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Обучение в реальном времени]]<tex>^\star</tex>
 
 
 
==Автоматическое машинное обучение==
 
*[[Автоматическое машинное обучение]]
 
*[[Настройка гиперпараметров]]
 
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
 
*[[Мета-обучение]]
 
*[[Поиск архитектуры нейронной сети]]
 
 
 
==Обучение с подкреплением==
 
*[[Обучение с подкреплением]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Методы policy gradient и алгоритм асинхронного актора-критика]]<tex>^\star</tex>
 
 
 
=Примеры кода=
 
 
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
 
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
*[[Примеры кода на Java]]
+
* [[CatBoost]]
*[[Примеры кода на R]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Примеры кода на Scala]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Примеры кода на Kotlin]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Примеры кода на Kotlin в Jupyter Notebook]]<tex>^\star</tex>
 
 
 
=В разработке=
 
*[[Дополнение к ранжированию]]
 
*[[Генерация объектов]]
 
*[[Распознавание текста на изображении]]
 
*[[Анализ видео]]
 

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)