Машинное обучение — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м
м
(не показано 19 промежуточных версий 6 участников)
Строка 2: Строка 2:
  
 
=Общие понятия=
 
=Общие понятия=
 +
*[[Общие понятия]]
 
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
 
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
 
*[[Переобучение]]
 
*[[Переобучение]]
 
*[[Кросс-валидация]]
 
*[[Кросс-валидация]]
 
*[[Выброс]]
 
*[[Выброс]]
 +
*[[Ранжирование]]
 +
*[[Стохастический градиентный спуск]]
 +
*[[Обучение с частичным привлечением учителя]]
  
 
=Классификация и регрессия=
 
=Классификация и регрессия=
Строка 11: Строка 15:
 
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
 
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
 
*[[Дерево решений и случайный лес]]
 
*[[Дерево решений и случайный лес]]
 +
*[[Вариации регрессии]]
 +
*[[Линейная регрессия]]
 +
*[[Логистическая регрессия]]
 +
*[[Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира]]<tex>^\star</tex>
  
 
=Кластеризация=
 
=Кластеризация=
Строка 18: Строка 26:
  
 
=Ансамбли=
 
=Ансамбли=
 +
*[[Виды ансамблей]]
 
*[[Бустинг, AdaBoost]]
 
*[[Бустинг, AdaBoost]]
 +
*[[XGBoost]]
 
*[[CatBoost]]
 
*[[CatBoost]]
  
Строка 26: Строка 36:
 
*[[Batch-normalization]]
 
*[[Batch-normalization]]
 
*[[Практики реализации нейронных сетей]]
 
*[[Практики реализации нейронных сетей]]
 +
*[[Рекуррентные нейронные сети]]
 +
*[[Сегментация изображений]]
 
==Сверточные сети==
 
==Сверточные сети==
 
*[[Сверточные нейронные сети]]
 
*[[Сверточные нейронные сети]]
 +
==Порождающие модели==
 
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex>
 +
*[[Автокодировщик]]
 +
*[[Вариационный автокодировщик]]
 +
 
==Обработка естественного языка==
 
==Обработка естественного языка==
 
*[[Распознавание речи]]
 
*[[Распознавание речи]]
 
*[[Обработка естественного языка]]
 
*[[Обработка естественного языка]]
 +
*[[Векторное представление слов]]
  
 
=Уменьшение размерности=
 
=Уменьшение размерности=
Строка 38: Строка 55:
 
=Обучение с подкреплением=
 
=Обучение с подкреплением=
 
*[[Обучение с подкреплением]]
 
*[[Обучение с подкреплением]]
 +
*[[Методы policy gradient и алгоритм асинхронного актора-критика]]
  
 
=Примеры кода=
 
=Примеры кода=
Строка 44: Строка 62:
  
 
=В разработке=
 
=В разработке=
*[[Общие понятия]]
 
 
*[[Мета-обучение]]
 
*[[Мета-обучение]]
 
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
 
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
*[[Линейная регрессия]]
 
*[[Логистическая регрессия]]
 
*[[Стохастический градиентный спуск ]]
 
*[[Рекуррентные нейронные сети]]
 
 
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
*[[LSTM]]
+
*[[Долгая краткосрочная память]]
 
*[[Метод опорных векторов (SVM)]]
 
*[[Метод опорных векторов (SVM)]]
 
*[[Байесовская классификация]]
 
*[[Байесовская классификация]]
 
*[[EM-алгоритм]]
 
*[[EM-алгоритм]]
*[[Ранжирование]]
 
 
*[[Рекомендательные системы]]
 
*[[Рекомендательные системы]]
 
*[[Настройка гиперпараметров]]
 
*[[Настройка гиперпараметров]]
Строка 63: Строка 75:
 
*[[Примеры кода на R]]
 
*[[Примеры кода на R]]
 
*[[Примеры кода на Java]]
 
*[[Примеры кода на Java]]
 +
*[[Регуляризация]]
 +
*[[Обратное распространение ошибки]]
 +
*[[Порождающие модели]]
 +
*[[Ядра]]
 +
*[[Известные наборы данных]]

Версия 23:02, 24 марта 2019


Общие понятия

Классификация и регрессия

Кластеризация

Ансамбли

Глубокое обучение

Сверточные сети

Порождающие модели

Обработка естественного языка

Уменьшение размерности

Обучение с подкреплением

Примеры кода

В разработке