1632
правки
Изменения
м
*[[Модель алгоритма и ее выбор]]
*[[Нейронные сети, перцептрон]]
==Сверточные сети==*[[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>*[[Сверточные нейронные сетиБлендинг 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>*[[АвтокодировщикГенерация текста]]<tex>^\star</tex>*[[Вариационный автокодировщикГенерация изображения по тексту]]<tex>^\star</tex>
rollbackEdits.php mass rollback
=Общие понятия=
*[[Общие понятия]]
*[[Переобучение]]
*[[Кросс-валидация]]
*[[ВыбросСтохастический градиентный спуск]]*[[Регуляризация]]
*[[Ранжирование]]
*[[Стохастический градиентный спускРекомендательные системы]]*[[Известные наборы данныхИнтерпретируемые модели]]*[[Обучение с частичным привлечением учителяЖизненный 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]]
*[[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]]*[[Эволюционные алгоритмы кластеризации]]<tex>^\star</tex>
=Ансамбли=
*[[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]]
*[[Долгая краткосрочная памятьСиамская 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]]
===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>
=Уменьшение размерностиРабота 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>
=Примеры кодаРеализация=
*[[Обзор 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> =Применение машинного обучения на практике=*[[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 больших данных]]<tex>^\star</tex>*[[Дополнение к ранжированию]]<tex>^\star</tex>
=В разработке=
*[[Мета-обучение]]*[[Оценка качества в задачах классификации и регрессии]]*[[Задача нахождения Расположение объектов на изображении]]<tex>^\star</tex>*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex>*[[EM-алгоритм]]*[[Рекомендательные системы]]*[[Настройка гиперпараметров]]*[[Активное обучение]]*[[Примеры кода Распознавание текста на Rизображении]]*[[РегуляризацияОпределение геометрии изображения]]*[[Обратное распространение ошибкиАнализ видео]]*[[Порождающие моделиОбнаружение и обработка дорожных знаков и пешеходов]]*[[ЯдраТрансформер]]
