Информационные технологии /technologies information ТК 022

Обучение многозадачное (Multitask learning) – это общий подход, при котором модели обучаются выполнению различных задач на одних и тех же параметрах. В нейронных сетях этого можно

Регрессия многоклассовая логистическая (Multi-class logistic regression) – это алгоритм бинарной логистической регрессии (два класса) расширенной на многоклассовые случаи. В мультиклассовой логистической регрессии классификатор можно использовать для прогнозирования нескольких

Сеть нейронная, многослойная (многослойный персептрон) (Multilayer neural network) – это сети, в которых нейроны сгруппированы в слои. При этом каждый нейрон предыдущего слоя связан со всеми нейронами следующего слоя, а внутри

Персептрон многослойный (МЛП, Multilayer Perceptrons, MLP)) – это одна из наиболее распространенных моделей нейронных сетей, разновидность искусственной нейронной сети используемых в области глубокого обучения и состоящей как минимум из трех слоев

Модель вероятностной регрессии (Probabilistic regression model) – это модель регрессии, в которой используются не только веса для каждого признака, но и неопределенность этих весов. Модель вероятностной регрессии генерирует прогноз и неопределенность этого

Модель классификации (Classification model) – это тип модели машинного обучения для различения двух или более дискретных классов. Например, модель классификации обработки естественного языка может определить, было ли

Независимо и одинаково распределенные (Independently and identically distributed i.i.d) – это набор случайных данных (величин, переменных) в котором каждая случайная величина имеет такое же распределение вероятностей, как и другие, и все

Модель мешка слов (Bag-of-words model) – это упрощающее представление, используемое при обработке естественного языка и поиске информации (IR). В этой модели текст (например, предложение или документ) представляется в виде

Модель мешка слов в компьютерном зрении (Bag-of-words model in computer vision) – в компьютерном зрении эту модель (модель BoW) можно применять для классификации изображений, рассматривая признаки изображения как слова.