Описание тега machine-learning
Машинное обучение вращается вокруг разработки самообучающихся компьютерных алгоритмов, которые работают за счет обнаружения закономерностей в данных и принятия разумных решений на их основе.
Машинное обучение - это область информатики, которая возникла из изучения распознавания образов и теории вычислительного обучения в искусственном интеллекте. Машинное обучение исследует создание и изучение алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы на их основе. Такие алгоритмы работают, создавая модель из примеров входных данных, чтобы делать прогнозы или решения на основе данных, а не следуя строго статическим программным инструкциям.
ПРИМЕЧАНИЕ. Если вы хотите использовать этот тег для вопроса, непосредственно не связанного с реализацией, рассмотрите возможность публикации в разделах " Компьютерные науки", " Перекрестная проверка", " Наука о данных" или " Искусственный интеллект". В противном случае вы, вероятно, не по теме.
Классические задачи:
- Классификация (обучение с учителем) классификация обучение с учителем
- Регрессия (контролируемое обучение) регрессия
- Кластеризация (обучение без учителя) кластерный анализ без учителя
- Оценка плотности
- Отбор проб
- Обучение с подкреплением Обучение с подкреплением
Соответствующие алгоритмы:
- Анализ главных компонентов (PCA) pca
- Artificial neural networks (ANN) neural-network
- Support vector machines (SVM) svm support-vector-machines
- K-nearest neighbor (kNN) knn nearest-neighbor
- k-means k-means
- Bayesian networks bayesian-networks
- Gaussian mixture model (GMM) mixture-model
- Decision trees decisiontrees
- Genetic algorithms genetic-algorithm
- Simulated annealing simulated-annealing
- Hidden Markov model (HMM) hidden-markov-models
- Conditional Random Field (CRF)
- Kalman filter kalman kalman-filter
- Particle filter particle-filter
- Gibbs sampling
- Graphical models
- Ensemble methods (bagging, boosting,...) ensemble-learning
- Deep learning deep-learning
- Q-Learning q-learning
Applications:
- Computer vision (e.g, object tracking, gesture recognition) computer-vision
- Image recognition (e.g, face, gait, iris, handwriting) image-recognition face-recognition ocr
- Speech recognition speech-recognition
- Speaker recognition voice-recognition
- Natural language processing (NLP) nlp
- Music information retrieval (MIR)
- Bioinformatics bioinformatics
- Spam filtering spam-filtering
- Anomaly detection anomaly-detection
- Automatic auto driving
- Recommendation system recommendation-engine
- Machine translation machine-translation
Software:
- LibSVM libsvm
- Weka weka
- Orange orange
- Shogun shogun
- http://scikit-learn.org/ scikit-learn
- PyBrain pybrain
- Apache Mahout mahout
- RapidMiner rapidminer
- KNIME knime
- Waffles
- Azure Machine Learning azure-machine-learning
- nltk nltk
- Caffe caffe
- TensorFlow tensorflow
- Theano theano
- Keras keras
- OpenNMT opennmt
- XGBoost xgboost
- CatBoost catboost
- Stanford CoreNLP stanford-nlp
Related-tags:
- supervised-learning
- unsupervised-learning
- deep-learning
- reinforcement-learning
- machine-learning
- computer-vision
- computer-science
- neural-network
- game-theory
- robotics
- ai
- automation
- classification
Video Lectures:-