Категория:Машинное обучение (Tgmyikjnx&Bgonuuky kQrcyuny)

А

• Алгоритмы классификации‎ (13: 2 кат., 11 с.)
• Алгоритмы машинного обучения‎ (6: 6 с.)

Б

• Байесовские сети‎ (4: 4 с.)

Г

• Глубокое обучение‎ (34: 1 кат., 33 с.)

К

• Кластерный анализ‎ (26: 1 кат., 25 с.)
• Композиционное обучение‎ (4: 4 с.)

М

• Методы обучения нейросетей‎ (9: 9 с.)

О

• Обучение без учителя‎ (5: 1 кат., 4 с.)

П

• Прикладное машинное обучение‎ (10: 10 с.)

С

• Снижение размерности‎ (7: 7 с.)
• Структурное прогнозирование‎ (1: 1 с.)

Т

• Теория вычислительного обучения‎ (3: 3 с.)
• Теория оптимизации‎ (58: 7 кат., 51 с.)

Э

• Эволюционные алгоритмы‎ (13: 13 с.)

• Подгонка

*

• Машинное обучение
• Отсчётный скетч
• Случайное индексирование
• Тензорный скетч

А

• Автокодировщик
• Автоматическое машинное обучение
• Акинатор
• Алгоритм Баума — Велша
• Алгоритм прямого-обратного хода
• Алгоритм Rete
• Астростатистика

Б

• Байесовская вероятность

В

• Валидация данных
• Вероятно приближённо корректное обучение
• Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир
• Выявление аномалий

Г

• Генеративно-состязательная сеть
• Генеративный искусственный интеллект
• Гиперпараметр (машинное обучение)
• Глубокое обучение
• Грамматический вывод

Д

• Двоичная классификация
• Дерево решений
• Дилемма смещения-дисперсии
• Дискриминантный анализ

З

• Задача классификации

И

• Импульсная нейронная сеть
• Ирисы Фишера

К

• Капсульная нейронная сеть
• Квантовое машинное обучение
• Кластерный анализ
• Конструирование признаков
• Куст событий

Л

• Линейная регрессия на корреляции
• Линейный код
• Логистическая регрессия

М

• Марковский процесс принятия решений
• Математическая статистика
• Метод главных компонент
• Метод группового учёта аргументов
• Метод опорных векторов
• Метод случайного леса
• Мешок слов
• Минимизация эмпирического риска
• Митчелл, Том (учёный)

Н

• Наивный байесовский классификатор
• Нейронная сеть Кохонена
• Нейронный газ
• Нейронный процессор
• Неотрицательное матричное разложение
• Неуверенные данные

О

• Обучающий, проверочный и тестовый наборы данных
• Обучение без учителя
• Обучение на примерах
• Обучение признакам
• Обучение ранжированию
• Обучение с ошибками
• Обучение с подкреплением
• Обучение с подкреплением на основе отзывов людей
• Обучение с учителем
• Обучение с частичным привлечением учителя
• Оккамово обучение
• Оптимизация гиперпараметров
• Отбор признаков
• Оценка апостериорного максимума

П

• Перекрёстная проверка
• Переобучение
• Перл, Джуда
• Подсказка по цепочке рассуждений
• Предварительная обработка данных
• Признак (машинное обучение)
• Признаковое описание
• Процессор глубокого обучения
• Процессор машинного зрения

Р

• Разведочный анализ данных
• Размерность Вапника — Червоненкиса
• Размещение патинко
• Расстояние Итакуры — Сайто
• Регрессионный анализ
• Регуляризация (математика)

С

• Свёрточная нейронная сеть
• Снижение размерности
• Сравнение программ глубокого обучения
• Статистическая теория обучения

Т

• Темп обучения
• Тензорный процессор Google
• Теория вычислительного обучения
• Техника подсказок
• Трансдуктивное обучение

У

• Упругая карта

Ф

• Функция приспособленности

Ш

• Шедеврум

Я

• Ядерная оценка плотности

A

• AlphaGo
• AlphaStar (искусственный интеллект)
• AlphaZero

B

• BookCorpus

C

• Caffe
• CatBoost
• ChatGPT

D

• DALL-E
• DataMelt
• Deeplearning4j

G

• Generative pre-trained transformer
• GigaChat
• Google JAX
• GPT-3
• GPT-4

I

• ID Finance

J

• Journal of Machine Learning Research

K

• Kandinsky
• Keras
• Kubeflow

L

• Линейный классификатор

M

• Midjourney
• ML.NET
• MLOps

N

• Netflix Prize

O

• ONNX

P

• Phraser

Q

• Q-обучение

S

• Slope One
• Sora

T

• TensorFlow
• Theano
• Torch

W

• Weka

X

• XGBoost

Y

• YandexGPT