1632
правки
Изменения
м
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
rollbackEdits.php mass rollback
=Общие понятия=
*[[Модель алгоритма и ее выборОбщие понятия]]
*[[Переобучение]]
*[[Кросс-валидация]]
*[[ВыбросСтохастический градиентный спуск]]*[[Регуляризация]]*[[Ранжирование]]*[[Рекомендательные системы]]*[[Интерпретируемые модели]]*[[Жизненный цикл модели машинного обучения]]<tex>^\star</tex>*[[Анализ временных рядов]]<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]]
*[[Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира]]<tex>^\star</tex>
=Кластеризация=
*[[Кластеризация]]
*[[EM-алгоритм]]
*[[Иерархическая кластеризация]]
*[[Оценка качества в задаче кластеризации]]*[[Эволюционные алгоритмы кластеризации]]<tex>^\star</tex>
=Ансамбли=
*[[Виды ансамблей]]
*[[Бустинг, AdaBoost]]
*[[XGBoost]]<tex>^\star</tex>*[[CatBoost]]<tex>^\star</tex> =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]]
*[[Практики реализации Проблемы нейронных сетей]]*[[Рекуррентные нейронные сети]]*[[Сиамская нейронная сеть]]*[[Автокодировщик]]*[[Сети глубокого доверия]]<tex>^\star</tex> ===Сверточные сети===
*[[Сверточные нейронные сети]]
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex> ===Компьютерное зрение===*[[Компьютерное зрение]]*[[Сегментация изображений]]*[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>*[[Оценка положения]]<tex>^\star</tex>*[[Определение положения человека]]<tex>^\star</tex>*[[Распознавание изогнутого текста]]<tex>^\star</tex>*[[Карта глубины]]<tex>^\star</tex>*[[Вписывание части изображения]]<tex>^\star</tex>*[[Блендинг изображений]]<tex>^\star</tex> ===Порождающие модели===*[[Порождающие модели]]*[[Генерация объектов]]*[[Generative Adversarial Nets (GAN)|Порождающие состязательные сети, Generative Adversarial Networks (GAN)]]*[[PixelRNN и PixelCNN]]*[[Вариационный автокодировщик]]<tex>^\star</tex>*[[Задача трансляции изображений]]<tex>^\star</tex>*[[Генерация текста]]<tex>^\star</tex>*[[Генерация изображения по тексту]]<tex>^\star</tex>
=Уменьшение размерности==Обработка естественного языка===*[[Распознавание речи]]*[[Обработка естественного языка]]*[[Векторное представление слов]]*[[Классификация текстов и анализ тональности]]*[[Долгая краткосрочная память]]*[[Механизм внимания]]*[[BERT (языковая модель)]]*[[Синтез речи]]<tex>^\star</tex>*[[Диалоговые системы]]<tex>^\star</tex> =Работа с данными=
*[[Уменьшение размерности]]
*[[Выброс]]
*[[Алгоритмы сэмплирования]]
*[[Известные наборы данных]]
*[[Метод главных компонент (PCA)]]
*[[Стохастическое вложение соседей с t-распределением]]
*[[Синтетические наборы данных]]<tex>^\star</tex>
=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>
=Обучение с подкреплениемРеализация=*[[Обучение с подкреплениемОбзор библиотек для машинного обучения на Python]]*[[Многопоточность в машинном обучении]]<tex>^\star</tex>*[[Примеры кода на Java]]*[[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>*[[Машинное обучение на мобильных телефонах]]<tex>^\star</tex>
=Примеры кодаПрименение машинного обучения на практике=*[[Примеры кода Анализ социальных сетей]]<tex>^\star</tex>*[[Машинное обучение в медицине]]<tex>^\star</tex>*[[Deepfake|Генерация дипфейков с помощью нейронных сетей]]<tex>^\star</tex>*[[Представление знаний]]<tex>^\star</tex>*[[Задача планирования движения]]<tex>^\star</tex>*[[Машинное обучение в астрономии]]<tex>^\star</tex>*[[Компьютерное зрение в микроскопии]]<tex>^\star</tex>*[[Обучение на Scalaбольших данных]]<tex>^\star</tex>*[[Дополнение к ранжированию]]<tex>^\star</tex>
=В разработке=
*[[Общие понятия]]*[[Мета-обучение]]*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]*[[Линейная регрессия]]*[[Логистическая регрессия]]*[[Стохастический градиентный спуск ]]*[[Рекуррентные нейронные сети]]*[[Задача нахождения Расположение объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>*[[Neural Style TransferРаспознавание текста на изображении]]<tex>^\star</tex>*[[LSTMОпределение геометрии изображения]]*[[Метод опорных векторов (SVM)Анализ видео]]*[[Байесовская классификация]]*[[EM-алгоритм]]*[[Ранжирование]]*[[Рекомендательные системы]]*[[Настройка гиперпараметров]]*[[Активное обучениеОбнаружение и обработка дорожных знаков и пешеходов]]*[[Примеры кода на R]]*[[Примеры кода на Java]]*[[Обзор библиотек для машинного обучения на PythonТрансформер]]
