Машинное обучение — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
м
м
 
(не показано 5 промежуточных версий этого же участника)
Строка 10: Строка 10:
 
*[[Стохастический градиентный спуск]]
 
*[[Стохастический градиентный спуск]]
 
*[[Известные наборы данных]]
 
*[[Известные наборы данных]]
*[[Обучение с частичным привлечением учителя]]
+
*[[Обучение с частичным привлечением учителя]]<tex>^\star</tex>
  
 
=Классификация и регрессия=
 
=Классификация и регрессия=
Строка 28: Строка 28:
 
*[[Иерархическая кластеризация]]
 
*[[Иерархическая кластеризация]]
 
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex>
 +
*[[Эволюционные алгоритмы кластеризации]]<tex>^\star</tex>
  
 
=Ансамбли=
 
=Ансамбли=
Строка 50: Строка 51:
 
===Сверточные сети===
 
===Сверточные сети===
 
*[[Сверточные нейронные сети]]
 
*[[Сверточные нейронные сети]]
 +
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
  
 
===Порождающие модели===
 
===Порождающие модели===
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]<tex>^\star</tex>
+
*[[Generative Adversarial Nets (GAN)]]
 
*[[Автокодировщик]]
 
*[[Автокодировщик]]
*[[Вариационный автокодировщик]]
+
*[[Вариационный автокодировщик]]<tex>^\star</tex>
  
 
===Обработка естественного языка===
 
===Обработка естественного языка===
Строка 66: Строка 68:
  
 
=Обучение с подкреплением=
 
=Обучение с подкреплением=
*[[Обучение с подкреплением]]
+
*[[Обучение с подкреплением]]<tex>^\star</tex>
*[[Методы policy gradient и алгоритм асинхронного актора-критика]]
+
*[[Методы policy gradient и алгоритм асинхронного актора-критика]]<tex>^\star</tex>
  
 
=Примеры кода=
 
=Примеры кода=
 
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
 
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
 
*[[Примеры кода на Java]]
 
*[[Примеры кода на Java]]
*[[Примеры кода на Scala]]
+
*[[Примеры кода на Scala]]<tex>^\star</tex>
  
 
=В разработке=
 
=В разработке=
Строка 78: Строка 80:
 
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
 
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
 
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
 
 
*[[EM-алгоритм]]
 
*[[EM-алгоритм]]
 
*[[Рекомендательные системы]]
 
*[[Рекомендательные системы]]
 
*[[Настройка гиперпараметров]]
 
*[[Настройка гиперпараметров]]
*[[Активное обучение]]
+
*[[Активное обучение]]<tex>^\star</tex>
*[[Примеры кода на R]]
+
*[[Примеры кода на R]]<tex>^\star</tex>
 
*[[Регуляризация]]
 
*[[Регуляризация]]
 
*[[Порождающие модели]]
 
*[[Порождающие модели]]

Текущая версия на 22:59, 18 апреля 2019


Общие понятия[править]

Классификация и регрессия[править]

Кластеризация[править]

Ансамбли[править]

Нейронные сети[править]

Глубокое обучение[править]

Сверточные сети[править]

Порождающие модели[править]

Обработка естественного языка[править]

Уменьшение размерности[править]

Обучение с подкреплением[править]

Примеры кода[править]

В разработке[править]