Машинное обучение — различия между версиями
(→В разработке) |
Evaleria (обсуждение | вклад) м |
||
| Строка 47: | Строка 47: | ||
*[[Batch-normalization]] | *[[Batch-normalization]] | ||
*[[Рекуррентные нейронные сети]] | *[[Рекуррентные нейронные сети]] | ||
| − | |||
| − | |||
*[[Долгая краткосрочная память]] | *[[Долгая краткосрочная память]] | ||
| Строка 54: | Строка 52: | ||
*[[Сверточные нейронные сети]] | *[[Сверточные нейронные сети]] | ||
*[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex> | *[[Neural Style Transfer]]<tex>^\star</tex> | ||
| + | |||
| + | ===Компьютерное зрение=== | ||
| + | *[[Компьютерное зрение]] | ||
| + | *[[Задача нахождения объектов на изображении]]<tex>^\star</tex> | ||
| + | *[[Сегментация изображений]] | ||
===Порождающие модели=== | ===Порождающие модели=== | ||
| Строка 96: | Строка 99: | ||
=В разработке= | =В разработке= | ||
*[[Графовые нейронные сети]] | *[[Графовые нейронные сети]] | ||
| − | |||
*[[Рекомендательные системы]] | *[[Рекомендательные системы]] | ||
*[[Настройка гиперпараметров]] | *[[Настройка гиперпараметров]] | ||
*[[Примеры кода на R]]<tex>^\star</tex> | *[[Примеры кода на R]]<tex>^\star</tex> | ||
*[[PixelRNN и PixelCNN]] | *[[PixelRNN и PixelCNN]] | ||
| − | |||
*[[:Рекурсивные нейронные сети|Рекурсивные нейронные сети]] | *[[:Рекурсивные нейронные сети|Рекурсивные нейронные сети]] | ||
*[[Дополнение к ранжированию]] | *[[Дополнение к ранжированию]] | ||
Версия 18:35, 11 апреля 2020
Содержание
Общие понятия
- Общие понятия
- Переобучение
- Кросс-валидация
- Стохастический градиентный спуск
- Регуляризация
- Ранжирование
- Обучение с частичным привлечением учителя
- Жизненный цикл модели машинного обучения
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
Кластеризация
- Кластеризация
- EM-алгоритм
- Иерархическая кластеризация
- Оценка качества в задаче кластеризации
- Эволюционные алгоритмы кластеризации
Ансамбли
Нейронные сети
Глубокое обучение
- Глубокое обучение
- Настройка глубокой сети
- Batch-normalization
- Рекуррентные нейронные сети
- Долгая краткосрочная память
Сверточные сети
Компьютерное зрение
Порождающие модели
Обработка естественного языка
- Распознавание речи
- Обработка естественного языка
- Векторное представление слов
- Классификация текстов и анализ тональности
- Долгая краткосрочная память
- Механизм внимания
Автоматическое машинное обучение
Работа с данными
- Уменьшение размерности
- Выброс
- Алгоритмы сэмплирования
- Известные наборы данных
- Метод главных компонент (PCA)
- Стохастическое вложение соседей с t-распределением
