16
правок
Изменения
→В разработке
=Общие понятия=
*[[Общие понятия]]
*[[Переобучение]]
*[[Кросс-валидация]]
*[[ВыбросСтохастический градиентный спуск]]*[[Регуляризация]]
*[[Ранжирование]]
*[[Стохастический градиентный спускОбучение с частичным привлечением учителя]]<tex>^\star</tex>*[[Обучение с частичным привлечением учителяЖизненный цикл модели машинного обучения]]<tex>^\star</tex>
=Классификация и регрессия=
*[[Метрический классификатор и метод ближайших соседей]]
*[[Дерево решений и случайный лес]]
*[[Вариации регрессии]]
*[[Линейная регрессия]]
*[[Логистическая регрессия]]
*[[Метод опорных векторов (SVM)]]
*[[Ядра]]
*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]
*[[Байесовская классификация]]
*[[Байесовские сети]]
=Кластеризация=
*[[Кластеризация]]
*[[EM-алгоритм]]
*[[Иерархическая кластеризация]]
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]<tex>^\star</tex>
*[[Эволюционные алгоритмы кластеризации]]<tex>^\star</tex>
=Ансамбли=
*[[CatBoost]]<tex>^\star</tex>
=Нейронные сети=*[[Нейронные сети, перцептрон]]*[[Обратное распространение ошибки]]*[[Практики реализации нейронных сетей]] ==Глубокое обучение==
*[[Глубокое обучение]]
*[[Настройка глубокой сети]]
*[[Batch-normalization]]
*[[Рекуррентные нейронные сети]]
*[[Долгая краткосрочная память]]
===Сверточные сети===
*[[Сверточные нейронные сети]]
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>
===Компьютерное зрение===
*[[Компьютерное зрение]]
*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>
*[[Сегментация изображений]]
*[[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]]
=Автоматическое машинное обучение=
*[[Автоматическое машинное обучение]]
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
*[[Мета-обучение]]
=Уменьшение размерностиРабота с данными=
*[[Уменьшение размерности]]
*[[Выброс]]
*[[Алгоритмы сэмплирования]]
*[[Известные наборы данных]]
*[[Метод главных компонент (PCA)]]
*[[Стохастическое вложение соседей с t-распределением]]
=Обучение с подкреплением=
*[[Обучение с подкреплением]]<tex>^\star</tex>*[[Методы policy gradient и алгоритм асинхронного актора-критика]]<tex>^\star</tex> =Активное обучение=*[[Активное обучение]]<tex>^\star</tex>
=Примеры кода=
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
*[[Примеры кода на Java]]
*[[Примеры кода на Scala]]
=В разработке=
*[[Мета-обучение]]*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>*[[Долгая краткосрочная память]]*[[Метод опорных векторов (SVM)]]*[[EM-алгоритмГрафовые нейронные сети]]
*[[Рекомендательные системы]]
*[[Настройка гиперпараметров]]
*[[Активное обучениеПримеры кода на R]]<tex>^\star</tex>*[[PixelRNN и PixelCNN]]*[[:Рекурсивные нейронные сети|Рекурсивные нейронные сети]]*[[Дополнение к ранжированию]]*[[Поиск архитектуры нейронной сети]]*[[Примеры кода Генерация объектов]]*[[Распознавание текста на Rизображении]]*[[Обучение в реальном времени]]*[[Примеры кода на JavaОценка положения]]*[[РегуляризацияПримеры кода на Kotlin]]*[[Обратное распространение ошибкиПримеры кода на Kotlin в Jupyter Notebook]]*[[Порождающие моделиСети глубокого доверия]]*[[ЯдраМногопоточность в машинном обучении]]*[[Известные наборы данныхАнализ видео]]
