16
правок
Изменения
→В разработке
*[[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>
*[[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]]
*[[PixelRNN и PixelCNN]]
===Порождающие модели===
*[[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]]
=Работа с данными=
*[[Уменьшение размерности]]
*[[Выброс]]
*[[Алгоритмы сэмплирования]]
*[[Известные наборы данных]]
*[[Метод главных компонент (PCA)]]
*[[Стохастическое вложение соседей с t-распределением]]
=Обучение с подкреплением=
*[[Обзор библиотек для машинного обучения на Python]]
*[[Примеры кода на Java]]
*[[Примеры кода на Scala]]<tex>^\star</tex>
=В разработке=
*[[Ядра]]*[[Мета-обучение]]*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>*[[EM-алгоритмГрафовые нейронные сети]]
*[[Рекомендательные системы]]
*[[Настройка гиперпараметров]]
*[[Примеры кода на R]]<tex>^\star</tex>
*[[Автоматическое машинное обучениеPixelRNN и PixelCNN]]*[[:Рекурсивные нейронные сети|Рекурсивные нейронные сети]]*[[Дополнение к ранжированию]]*[[Поиск архитектуры нейронной сети]]*[[Генерация объектов]]*[[Распознавание текста на изображении]]*[[Обучение в реальном времени]]*[[Оценка положения]]*[[Примеры кода на Kotlin]]*[[Примеры кода на Kotlin в Jupyter Notebook]]*[[Сети глубокого доверия]]*[[Многопоточность в машинном обучении]]*[[Анализ видео]]
