Статистическая теория обучения — это модель для машинного обучения на основе статистики и функционального анализа. Статистическая теория обучения имеет...

оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме. Различают два типа обучения: Обучение по прецедентам...

за рамки общей постановки, и теория машинного обучения распознаванию образов с точки зрения статистической теории обучения распознаванию образов может...

языковая модель, для тренировки которой использовались методы обучения с учителем и обучения с подкреплением. Данный чат-бот изначально основывался на другой...

лицензированные сторонними поставщиками»), а затем была доработана с помощью обучения с подкреплением на основе отзывов людей. В техническом отчёте GPT-4 явно...

Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя...

смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения Журналы и конференции...

«заполняют пробелы» между опорными кадрами, создавая плавность движения. Для обучения алгоритма разработчики использовали набор данных из более чем 300 тысяч...

Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с...

изображения «интересными» и процитировал Нила Лоуренса, профессора машинного обучения Кембриджского университета, который назвал это «вдохновляющей демонстрацией...

просьбой размещать высококачественные изображения в Twitter и Reddit для обучения системы. В апреле 2022 года на том же сервере Discord была запущена рабочая...

Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. Deep learning) — совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без...

Компания Lambda Labs подсчитала, что на такое обучение могло уйти от 4,6 млн долларов. Для обучения алгоритма исследователи собрали набор данных из...

 Generative adversarial network, сокращённо GAN) — алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из...

текст, схожий с человеческим. Предобучение относится к начальному процессу обучения на корпусе, в результате которого модель учится предсказывать следующее...

Логистическая регрессия или логит-модель (англ. logit model) — статистическая модель, используемая для прогнозирования вероятности возникновения некоторого...

оптимальный выбор начальных значений центров кластеров. В алгоритмах глубокого обучения метод k-средних иногда применяют не по прямому назначению (классификация...

подбор параметров обучения; Собственно обучение; Проверка адекватности обучения; Корректировка параметров, окончательное обучение; Вербализация сети...

Stable Diffusion (дословно «стабильная диффузия») — модель глубокого обучения создающая изображения по текстовым описаниям[англ.], с открытым исходным...

смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения Журналы и конференции...

(МЭР, англ. Empirical risk minimization, ERM) — это принцип статистической теории обучения, который определяет семейство обучающихся алгоритмов и который...

второй половине XX века факторный анализ включён во все основные пакеты статистической обработки данных, в том числе в R, SAS, SPSS, Statistica, Stata[англ...

Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и...

Алгоритмическая теория обучения[англ.] из работы Е. Марка Голда; Онлайновое машинное обучение из работы Ника Литтлстоуна. Теория вычислительного обучения приводит...

смещения–дисперсии Теория вычислительного обучения Минимизация эмпирического риска Оккамово обучение PAC learning Статистическая теория обучения Журналы и конференции...

классического метода обучения перцептрона Розенблатт также ввёл понятие об обучении без учителя, предложив следующий способ обучения, называемый альфа-системой...

параметров модели и алгоритма обучения; Обучение модели (автоматический поиск остальных параметров модели); Анализ качества обучения, если анализ неудовлетворительный...

Ансамблевое обучение — техника машинного обучения, использующая несколько обученных алгоритмов с целью получения лучшей предсказательной эффективности[англ...

Хинтоном быстрых алгоритмов обучения в середине 2000-х годов. Ограниченные машины Больцмана используются в сетях глубинного обучения. В частности, глубокие...

этого семейства. Это одно из ключевых понятий в теории Вапника-Червоненкиса о статистическом машинном обучении, названное в честь Владимира Вапника и Алексея...

исходного изображения). Наиболее простым и популярным способом обучения является метод обучения с учителем (на маркированных данных) — метод обратного распространения...