Пояснения

Алгоритм любого времени (Anytime algorithm) – это алгоритм, который может дать частичный ответ, качество которого зависит от объема вычислений, которые он смог выполнить. Ответ, генерируемый алгоритмами anytime,

Алгоритм дерева соединений (также алгоритм Хьюгина) (Junction tree algorithm) – это метод, используемый в машинном обучении для извлечения маргинализации в общих графах. Граф называется деревом, потому что он разветвляется

Алгоритм Q-обучения (Q-learning) – это алгоритм обучения, основанный на ценностях. Алгоритмы на основе значений обновляют функцию значений на основе уравнения (в частности, уравнения Беллмана). В то время как другой тип, основанный

Алгоритм BLEU (BLEU) – это алгоритм оценки качества текста, который был автоматически переведен с одного естественного языка на другой. Качество считается соответствием между переводом машины и человека: «чем ближе машинный

Обучение активное  (Active Learning) – это особый способ полууправляемого машинного обучения, в котором обучающий агент может в интерактивном режиме запрашивать оракула (обычно человека-аннотатора) для получения меток в новых точках

Алгоритм градиентный, адаптивный (Adaptive Gradient Algorithm) (AdaGrad) – это cложный алгоритм градиентного спуска, который перемасштабирует градиент отдельно на каждом параметре, эффективно присваивая каждому параметру независимый коэффициент обучения.

Система нейро-нечеткого вывода, адаптивная (Adaptive neuro fuzzy inference system) (ANFIS) — это разновидность искусственной нейронной сети, основанная на системе нечеткого вывода Такаги-Сугено. Методика была разработана в начале

Система адаптивная (Adaptive system) – это система, которая автоматически изменяет данные алгоритма своего функционирования и (иногда) свою структуру для поддержания или достижения оптимального состояния при изменении внешних