Зміст
14 відносини: Паралельні обчислення, Породжувальна модель, Автокодувальник, Статистична модель, Стецюк Валентин Михайлович, Штучна нейронна мережа, Машинне навчання, Модель, Баєсова мережа, Баєсове виведення, Баєсове програмування, Глибинне навчання, Дафна Коллер, Джуда Перл.
Паралельні обчислення
масово паралельний суперкомп'ютер IBM Blue Gene/P Паралельні обчислення — це форма обчислень, в яких кілька дій проводяться одночасно.
Переглянути Графічна модель і Паралельні обчислення
Породжувальна модель
В теорії ймовірностей та статистиці поро́джувальна моде́ль (generative model) — це модель для породження випадковим чином значень спостережуваних даних, зазвичай для певних заданих прихованих параметрів.
Переглянути Графічна модель і Породжувальна модель
Автокодувальник
thumb Автокодува́льник, автоасоціа́тор або мере́жа (autoencoder, autoassociator, Diabolo network) — це штучна нейронна мережа, що використовується для навчання ефективних кодувань.
Переглянути Графічна модель і Автокодувальник
Статистична модель
Статисти́чна моде́ль — абстрактна схема відношень між величинами, що характеризують властивості реального процесу, розробка якої здійснюється неформальним шляхом.
Переглянути Графічна модель і Статистична модель
Стецюк Валентин Михайлович
Валенти́н Миха́йлович Стецю́к (м. Серго) — український мовознавець, незалежний дослідник в галузі історичного мовознавства та етнології із застосуванням математичного аналізу, підполковник Радянської Армії.
Переглянути Графічна модель і Стецюк Валентин Михайлович
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.
Переглянути Графічна модель і Штучна нейронна мережа
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.
Переглянути Графічна модель і Машинне навчання
Модель
атмосфері. Модель машини швидкої допомоги Модель (модель, model, Modell n, modèle, від modulus — «міра, аналог, зразок») — відтворення чи відображення об'єкту, задуму (конструкцій), опису чи розрахунків, що відображає, імітує, відтворює принципи внутрішньої організації або функціонування, певні властивості, ознаки чи(та) характеристики об'єкта дослідження чи відтворення (оригіналу).
Переглянути Графічна модель і Модель
Баєсова мережа
Ба́єсова мере́жа, мере́жа Ба́єса, мере́жа перекона́нь, ба́єсова моде́ль або ймові́рнісна орієнто́вана ациклі́чна гра́фова моде́ль (Bayesian network, Bayes network, belief network, Bayes(ian) model, probabilistic directed acyclic graphical model) — це ймовірнісна графічна модель (різновид статистичної моделі), яка представляє набір випадкових змінних та їхніх за допомогою орієнтованого ациклічного графу (ОАГ, directed acyclic graph, DAG).
Переглянути Графічна модель і Баєсова мережа
Баєсове виведення
Ба́єсове висно́вування (Bayesian inference) — це метод статистичного висновування, у якому для уточнення ймовірності гіпотези при отриманні додаткових свідчень або інформації використовується правило Баєса.
Переглянути Графічна модель і Баєсове виведення
Баєсове програмування
Ба́єсове програмува́ння — це формальна система та методологія визначення ймовірнісних моделей та розв'язання задач, коли не вся необхідна інформація є доступною.
Переглянути Графічна модель і Баєсове програмування
Глибинне навчання
Глиби́нне навча́ння (також відоме як глибинне структурне навчання, ієрархічне навчання, глибинне машинне навчання, deep learning, deep structured learning, hierarchical learning, deep machine learning) — це галузь машинного навчання, що ґрунтується на наборі алгоритмів, які намагаються моделювати високорівневі абстракції в даних, застосовуючи глибинний граф із декількома обробними шарами, що побудовано з кількох лінійних або нелінійних перетворень.
Переглянути Графічна модель і Глибинне навчання
Дафна Коллер
Дафна Коллер (27 серпня 1968) — ізраїльсько-американська професорка факультету інформатики Стенфордського університету, стипендіатка фонду Мак-Артура, співзасновниця освітньої платформи Coursera.
Переглянути Графічна модель і Дафна Коллер
Джуда Перл
Джуда Перл (Judea Pearl, יהודה פרל., нар. 4 вересня 1936) — американський та ізраїльський науковець, автор математичного апарату баєсових мереж, творець математичної та алгоритмічної бази ймовірнісного висновування, автор для графічних ймовірнісних моделей, do-обчислення і обчислення .
Переглянути Графічна модель і Джуда Перл
Також відомий як Графічна ймовірнісна модель, Імовірнісна графічна модель.