Какие существуют методы машинного обучения?

Некоторые методы машинного обучения:

• Байесовский классификатор. vc.ru В основе метода — определение класса объекта по его признакам. vc.ru Используется для рубрикаторов, распознавания объектов на изображениях, определения спамных писем. vc.ru
• Деревья принятия решений. vc.ru В этом методе модель выявляет взаимосвязь одних событий и объектов с другими и последствия их взаимодействия. vc.ru
• Ассамблейные методы. vc.ru Набор методов, где происходит генерация различных классификаторов и разделение данных по принципу усреднения или голосования. vc.ru Такой подход уменьшает вероятность ошибок. vc.ru
• Кластеризация к-средних. vc.ru Один из методов кластеризации в машинном обучении. vc.ru В работе алгоритма используется некоторое рандомное число кластеров K. vc.ru Для каждого свой центр (точка), от которой считается расстояние до каждой точки данных в группах. vc.ru
• Состязательно-генеративное обучение. vc.ru Метод основан на работе нейросетей, которые как бы вступают в борьбу друг с другом. vc.ru Внутри алгоритмы дискриминатора и генератора. vc.ru Первый пытается классифицировать входящие данные и соотносит их с категориями. vc.ru Второй, наоборот, стремится выбрать образы, которые подходят к категориям. vc.ru То есть генератор создаёт объекты, а дискриминатор их проверяет на подлинность. vc.ru
• Обучение с подкреплением. www.osp.ru itglobal.com При обучении с подкреплением машине позволяют взаимодействовать с окружением и «вознаграждают», когда она правильно выполняет задание. www.osp.ru Автоматизировав подсчёт вознаграждений, можно дать возможность машине обучаться самостоятельно. www.osp.ru
• Глубинное обучение. www.osp.ru При глубинном обучении используются нейронные сети для всё более подробного уточнения характеристик набора данных. www.osp.ru