Круг обмена ИИ

Support Vector Machine (SVM) - это алгоритм контролируемого обучения, основанный на теории статистического обучения и используемый в основном для классификации и регрессионного анализа. Основная задача - найти оптимальную гиперплоскость принятия решений, которая разделяет точки данных разных категорий и максимизирует разницу между двумя...

Метрика оценки (Evaluation Metrics) - это система количественных критериев для измерения производительности моделей машинного обучения. Она похожа на многомерное заключение медосмотра, позволяющее всесторонне оценить состояние здоровья человеческого организма. В задаче классификации точность (Accuracy) отражает общую правильность суждений модели, а точность (Pr...

Поиск нейронной архитектуры (NAS) представляет собой передовую ветвь искусственного интеллекта, направленную на автоматизацию проектирования структуры нейронных сетей.

Условно-генеративная адверсарная сеть (CGAN) - это важный вариант генеративных адверсарных сетей (GAN), предложенный в 2014 году Мехди Мирзой и др. В отличие от традиционных генеративных адверсарных ...

Grid Search - это автоматизированный метод систематического поиска оптимальных комбинаций гиперпараметров в машинном обучении. Этот метод выбирает наилучший гиперпараметр, предварительно определив диапазон возможных значений для каждого гиперпараметра, исчерпав все возможные комбинации параметров, обучив модель по очереди и оценив производительность, и, наконец, выбрав наилучший гиперпараметр...

Случайный поиск (RS) - это метод гиперпараметрической оптимизации, который находит оптимальную конфигурацию путем случайной выборки точек-кандидатов в пространстве параметров.

Расширение данных (DA) - это технический подход к расширению обучающего набора данных путем искусственного создания новых данных.

Алгоритм Naive Bayes - это алгоритм контролируемого обучения, основанный на теореме Байеса. "Наивный Байес" основан на теореме Байеса и предполагает, что признаки условно независимы друг от друга. Упрощение предположений значительно снижает вычислительную сложность и делает алгоритм эффективным в практических приложениях.

Кластеризация K-Means (K-Means Clustering) - это классический алгоритм машинного обучения без контроля. В основном он используется для разделения набора данных на K неравнозначных кластеров. Цель алгоритма - распределить n точек данных по K кластерам таким образом, чтобы каждая точка данных принадлежала кластеру, соответствующему ближайшему к ней центру кластера.

Нейронная сеть с прямой связью (FNN) - основная и широко используемая модель искусственной нейронной сети. Основная особенность заключается в том, что связи в сети не образуют никаких петель или путей обратной связи, а информация поступает строго однонаправленно от входного слоя к выходному слою через...