Результати пошуку

...ий центр «Академия»|location=|pages=30—32|language=|isbn=}}</ref>. Правило навчання є одним з факторів, який визначає, як швидко або наскільки точні можуть бут == Парадигми навчання ШНМ == ...

...in_adaptation uk.svg|міні| Відмінності між звичайною постановкою машинного навчання, та передавальним навчанням, і позиціювання пристосовування області визначе ...вий розподіл). Пристосовування області визначення виявилося корисним і для навчання непов'язаних джерел.<ref name=":bmdl">{{Cite arXiv |eprint = 1810.09433|las ...

...ого набору правил чи із застосуванням методів [[Машинне навчання|машинного навчання]]. ...а обчислюється автоматично з навчальних даних (іншими словами, проводиться навчання класифікатора). ...

{{Машинне навчання}} ...й по суті становить навчання лінійної моделі. Назву «машини екстремального навчання» ({{lang-en|extreme learning machine, ELM}}) цим моделям дав Гуан-Бін Хуан ...

...zed_federated_learning_protocol.png|міні| Діаграма протоколу федеративного навчання зі смартфонами, які навчають глобальну модель ШІ.]] ...централізовано. Однією з основних визначальних характеристик федеративного навчання є неоднорідність даних. Через децентралізовану природу даних клієнтів немає ...

...ання)|параметром]], значення якого використовується для керування процесом навчання. На відміну від значень інших параметрів (наприклад, вагових коефіцієнтів), ...ами і їх слід підбирати так, щоб модель могла оптимально вирішити завдання навчання. Для цього знаходиться [[Кортеж (інформатика)|кортеж]] гіперпараметрів, яки ...

{{Машинне навчання}} ...зворотного поширення помилки''' ({{lang-en|backpropagation}})&nbsp;— метод навчання [[Багатошаровий перцептрон Румельхарта|багатошарового перцептрону]]. Це іте ...

{{Машинне навчання|Задачі}} '''Навчання ранжуванню''' ({{lang-en|learning to rank}})<ref name="liu">{{citation ...

Цілі та завдання аналізу тональності тексту можна показати на деяких простих прикладах. ...уло зроблено Пангом і Снайдером (серед інших). Ними було розширене основне завдання класифікації кіновідгуків від оцінки «позитивний або негативний» в бік прог ...

{{Машинне навчання}} Лема є основою алгоритмів стиснення зображень, машинного навчання. Значна частина даних, що зберігаються та обробляються на комп'ютерах, зокр ...

{{Машинне навчання|Задачі}} ...ашині як навчатися ознак, так і застосовувати їх для виконання конкретного завдання. ...

...Кероване навчання|керованого]] та [[Напівкероване навчання|напівкерованого навчання]], алгоритми навчаються образів виключно з немічених даних. === Завдання й методи === ...

...ject detection framework}})&nbsp;— це система [[Машинне навчання|машинного навчання]] [[виявляння об'єктів]], запропонована 2001 року {{нп|Пол Віола|Полом Віол Щоби зробити це завдання легшим, алгоритм Віоли&nbsp;— Джонса виявляє лише повністю видимі (без зату ...

[[Категорія:Завдання машинного навчання]] ...

* [[Алгоритм вибору лідера]]&nbsp;— позначення одного процесу як організатора завдання, розподіленого між декількома вузлами. == Машинне навчання та статистична класифікація == ...

Торцевий добуток набув широкого поширення в системах машинного навчання, статистичній обробці великих даних<ref name = tensorsketch />. Він дозволя ...ому ж контексті ідея торцевого добутку може бути використана для вирішення завдання [[Диференційна приватність|диференційної приватності]] ({{lang-en|different ...

...шувати синонімію і полісемію термінів, а також ефективніше вирішувати такі завдання як тематичний пошук, [[класифікація]], [[Автоматизоване реферування|сумариз ...лекції документів, знайшло своє застосування в таких областях як [[машинне навчання]] і [[обробка природної мови]]. Дослідники використовують різні тематичні м ...

.../ref> проте описувачі ''HOG'' не прив'язано до певного алгоритму машинного навчання. ...{{ref-en}}</ref> Було показано, що пристосування ''GF-HOG'' при виконанні завдання ''SBIR'' перевершує наявні градієнтно-гістограмні описувачі, такі як [[Масш ...

{{Машинне навчання}} '''Ансамблеве навчання'''&nbsp;— техніка [[Машинне навчання|машинного навчання]], що використовує кілька навчених алгоритмів з метою отримати кращу {{Не п ...

...сновування|висновуванні]], але якщо зв'язність належним чином обмежено, то навчання можливо зробити достатньо ефективним, щоби воно було корисним для практични ...ed models", EBM}}), оскільки як відправну точку для визначення навчального завдання використовують [[Гамільтонова функція|гамільтонові функції]] [[Спінове скло ...