Підсилювання (машинне навчання) і Розрізнювальна модель

Посилання: Відмінності, Схожості, Jaccard схожість Коефіцієнт, Посилання.

Різниця між Підсилювання (машинне навчання) і Розрізнювальна модель

Підсилювання (машинне навчання) vs. Розрізнювальна модель

Підси́лювання (boosting) — це мета-алгоритм машинного навчання передусім для зменшення зсуву а також і дисперсії у навчанні з учителем, та сімейство алгоритмів машинного навчання, які перетворюють слабких учнів на сильних. Розрі́знювальні моде́лі (discriminative models), що також називають умо́вними моде́лями (conditional models), є класом моделей, які застосовуються в машинному навчанні для моделювання залежності неспостережуваної змінної y від спостережуваної змінної x. В рамках імовірнісної схеми це здійснюється моделюванням умовного розподілу ймовірності P(y|x), який може застосовуватися для передбачення y з x. Розрізнювальні моделі, на противагу до породжувальних, не дозволяють породжувати приклади зі спільного розподілу x та y. Проте для таких задач як класифікація та регресія, що не потребують спільного розподілу, розрізнювальні моделі можуть демонструвати чудову продуктивність.

Навчання без учителя

Навчання без вчителя (Unsupervised learning, самоосвіта, спонтанне навчання) — один зі способів машинного навчання, при вирішенні яких випробовувана система спонтанно навчається виконувати поставлене завдання, без втручання з боку експериментатора.

Навчання без учителя і Підсилювання (машинне навчання) · Навчання без учителя і Розрізнювальна модель · Побачити більше »

Навчання з учителем

Навчання з учителем (Supervised learning) — один із способів машинного навчання, в ході якого випробувана система примусово навчається за допомогою наявної множини прикладів «стимул-реакція» з метою визначення «реакції» для «стимулів», які не належать наявній множини прикладів.

Навчання з учителем і Підсилювання (машинне навчання) · Навчання з учителем і Розрізнювальна модель · Побачити більше »

Штучна нейронна мережа

головному мозку. Тут кожним круговим вузлом представлено штучний нейрон, а стрілкою — з'єднання виходу одного штучного нейрону зі входом іншого. Шту́чні нейро́нні мере́жі (ШНМ, artificial neural networks, ANN), або системи (connectionist systems) — це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин.

Підсилювання (машинне навчання) і Штучна нейронна мережа · Розрізнювальна модель і Штучна нейронна мережа · Побачити більше »

Машинне навчання

Машинне навчання (machine learning) — це підгалузь штучного інтелекту в галузі інформатики, яка часто застосовує статистичні прийоми для надання комп'ютерам здатності «навчатися» (тобто, поступово покращувати продуктивність у певній задачі) з даних, без того, щоби бути програмованими явно.

Машинне навчання і Підсилювання (машинне навчання) · Машинне навчання і Розрізнювальна модель · Побачити більше »

Метод опорних векторів

В машинному навчанні ме́тод опо́рних векторі́в (метод опорных векторов) — це метод аналізу даних для класифікації та регресійного аналізу за допомогою моделей з керованим навчанням з пов'язаними алгоритмами навчання, які називаються опо́рно-ве́кторними маши́нами (ОВМ, support vector machines, SVM, також опо́рно-ве́кторними мере́жами, support vector networks).

Метод опорних векторів і Підсилювання (машинне навчання) · Метод опорних векторів і Розрізнювальна модель · Побачити більше »

Задача класифікації

Задача класифіка́ції — формалізована задача, яка містить множину об'єктів (ситуацій), поділених певним чином на класи.

Задача класифікації і Підсилювання (машинне навчання) · Задача класифікації і Розрізнювальна модель · Побачити більше »

Логістична регресія

Логістична регресія (logistic regression) або лоґіт-регресія (logit model) — статистичний регресійний метод, що застосовують у випадку, коли залежна змінна є категорійною, тобто може набувати тільки двох значень (чи, загальніше, скінченної множини значень).

Логістична регресія і Підсилювання (машинне навчання) · Логістична регресія і Розрізнювальна модель · Побачити більше »