«machine-learning» 태그된 질문

누가 "기계 학습"이라는 용어를 만들 었는지 알아 내려고합니다. 부수적 인 질문은 1959 년 Arthur Samuel이 "기계 학습"분야를 다음과 같이 정의한 곳에서 인용 한 것입니다. 컴퓨터에 명시 적으로 프로그래밍하지 않고도 학습 할 수있는 연구 분야 ? 인터넷에서이 정의에 대한 수많은 참조를 찾을 수 있지만 소스를 추적 할 수는 없습니다. 어떤 사람들은 …

19 terminology  reference-request  machine-learning  history 

두 개의 점 세트가 선으로 분리 될 수 있는지 식별 할 수있는 방법이 있습니까? 우리는 두 지점의 세트가 와 B를 분리하는 라인이있는 경우 와 B가 같은 모든 지점 만 라인의 한쪽에, 그리고 모든 지점 B 만 B 반대편에.ㅏAA비BBㅏAA비BBㅏAAㅏAA비BB비BB 내가 찾은 가장 순진한 알고리즘은 와 B에 볼록 다각형을 만들고 교차점을 테스트하는 …

19 algorithms  machine-learning  computational-geometry 

내 목표는 입력 및 출력으로 설명 한 다음 문제를 해결하는 것입니다. 입력: 방향성 비순환 그래프 (directed acyclic graph) 와 노드 소스 및 싱크 ( ).지지G미디엄미디엄mn엔n111m > n ≥1m>n≥1m > n \geq 1 산출: VC 차원 토폴로지 뉴럴 네트워크 (또는 그 근사치) .지지G 자세한 내용 : 각 노드 는 S 자형 …

19 algorithms  complexity-theory  machine-learning  neural-networks  vc-dimension 

사용자가 분류 된 샘플을 지속적으로 추가하고 모델을 온라인으로 업데이트 할 수있는 온라인 웹 기반 기계 학습 시스템을 구축하고 싶습니다. 퍼셉트론 또는 이와 유사한 온라인 학습 알고리즘을 사용하고 싶습니다. 그러나 사용자는 실수를하고 관련이없는 예를 삽입 할 수 있습니다. 이 경우 전체 예제 세트에서 퍼셉트론을 다시 훈련시키지 않고 특정 예제를 삭제할 수있는 …

16 machine-learning  online-algorithms 

소개 1 단계 나는 표준 역 전파 신경망을 작성하고 테스트하기 위해 XOR을 매핑하기로 결정했습니다. 2-2-1 네트워크입니다 (tanh 활성화 기능 포함). X1 M1 O1 X2 M2 B1 B2 테스트 목적으로, 상단 중간 뉴런 (M1)을 AND 게이트로 설정하고 하단 뉴런 (M2)을 OR 게이트로 설정했습니다 (참이면 출력 1, 거짓이면 -1). 이제 연결 M1-O1을 …

16 machine-learning  neural-networks 

조직의 기본 논리를 결정하기 위해 조직의 조례를 평가할 수있는 시스템을 고안하려고했습니다. 나는 1 차 술어 시스템이 규칙을 나타내는 데 효과적이라고 생각하는데, 이는 품사 태깅 및 기타 NLP 기술을 통해 텍스트에서 번역 될 수 있습니다. 1 차 논리 규칙을 전체 또는 일부 유형의 ML 아키텍처로 해석하여 요소 사이의 유사성을 찾는 체계적인 …

16 machine-learning  algorithms  pattern-recognition  logic 

나는 한때 내 요리에서 요리 레시피를 제안하는 알고리즘을 만든 베테랑을 가졌습니다. 처음에는 모든 종류의 미친 요리법이 나올 것입니다. 그런 다음 그녀는 실제 요리법으로 요리 알고리즘을 훈련시키고 결국에는 아주 좋은 요리법을 제안합니다. 나는 그녀가 Bayes Theorem 또는 Clustering과 관련된 것을 사용했다고 생각하지만 그녀는 오랫동안 사라졌으며 알고리즘도 마찬가지입니다. 나는 인터넷을 검색했지만 요리 …

15 machine-learning  artificial-intelligence  modelling  recommendation-systems 

두 개의 숫자 과 r 이 주어지고 l ≤ i에 대해 max ( i ⊕ j ) 를 찾고 싶다고 가정 해 봅시다 .lllrrrmax(i⊕j)max(i⊕j)\max{(i\oplus j)} .l≤i,j≤rl≤i,j≤rl\le i,\,j\le r 순진한 알고리즘은 단순히 모든 가능한 쌍을 확인합니다. 예를 들어 루비에는 다음이 있습니다. def max_xor(l, r) max = 0 (l..r).each do |i| (i..r).each …

14 algorithms  algorithms  machine-learning  statistics  testing  terminology  asymptotics  landau-notation  reference-request  optimization  scheduling  complexity-theory  time-complexity  lower-bounds  communication-complexity  computational-geometry  computer-architecture  cpu-cache  cpu-pipelines  operating-systems  multi-tasking  algorithms  algorithm-analysis  education  correctness-proof  didactics  algorithms  data-structures  time-complexity  computational-geometry  algorithms  combinatorics  efficiency  partitions  complexity-theory  satisfiability  artificial-intelligence  operating-systems  performance  terminology  computer-architecture 

저는 현재 기계 학습에 대해 읽고 있으며 Connect Four 재생에 적용하는 방법에 대해 궁금했습니다 . 현재 시도중인 것은 시그 모이 드 함수 모델과 일대일 방법을 사용하는 간단한 다중 클래스 분류기입니다. 필자의 의견으로는 입력 기능은 7x6 = 42 그리드 필드의 상태 (플레이어 1 디스크, 플레이어 2 디스크, 비어 있음) 여야합니다. 출력은 …

14 machine-learning  board-games 

"상관은 인과 관계와 동일하지 않다"는 것은 잘 알려진 사실이지만, 머신 러닝은 거의 전적으로 상관 관계에 기반한 것으로 보입니다. 나는 과거의 성과를 바탕으로 질문에 대한 학생들의 성과를 추정하기 위해 시스템을 연구하고 있습니다. Google 검색과 같은 다른 작업과 달리이 게임은 쉽게 게임 할 수있는 시스템처럼 보이지 않으므로 인과 관계는 실제로 관련이 없습니다. …

13 machine-learning  statistics 

Naive Bayes 예측자는 다음 공식을 사용하여 예측합니다. P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x)=αP(Y=y)∏iP(Xi=xi|Y=y)P(Y=y|X=x) = \alpha P(Y=y)\prod_i P(X_i=x_i|Y=y) 여기서 는 정규화 인자입니다. 이를 위해서는 데이터에서 파라미터 P ( X i = x i | Y = y ) 를 추정해야합니다 . k -smoothing 으로이 작업을 수행 하면 추정치를 얻습니다.αα\alphaP(Xi=xi|Y=y)P(Xi=xi|Y=y)P(X_i=x_i|Y=y)kkk P^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nikP^(Xi=xi|Y=y)=#{Xi=xi,Y=y}+k#{Y=y}+nik\hat{P}(X_i=x_i|Y=y) = \frac{\#\{X_i=x_i,Y=y\} + k}{\#\{Y=y\}+n_ik} 이 곳에 …

13 machine-learning  probability-theory  statistics 

시계열을 예측하기 위해 신경망을 사용하고 있습니다. 지금 당면한 질문은 날짜 / 시간 / 일련 번호를 어떻게 인코딩합니까? 신경망에 대한 입력으로 설정된 각 입력의? 여기에 설명 된대로 인코딩 범주에 사용되는 C 인코딩 중 하나를 사용해야 합니까? 아니면 그냥 시간을 공급해야합니까 (1-1-1970 이후 밀리 초)? 아니면 나머지 데이터를 시간순으로 공급하는 한 불필요하게 …

12 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks 

누구나 기계 학습과 시스템 식별의 차이점과 유사점을 설명해 줄 수 있습니까? 이것들은 같은 것의 두 이름입니까? 이 페이지 에서는 다음 과 같이 말합니다. 기계 학습 및 시스템 식별 커뮤니티는 제한적이거나 시끄러운 관찰로부터 모델을 구성해야하는 유사한 문제에 직면 해 있습니다. 또한 Christopher M. Bishop의 유명한 책인 패턴 인식 및 기계 학습의 …

12 machine-learning 

이 사이트에서 Deep Dream에 대한 몇 가지 질문을 보았지만 실제로 DeepDream이 무엇을하고 있는지에 대해 실제로 말하는 사람은 없습니다. 내가 모은 한, 목표 함수를 변경하고 역 전파를 변경하여 가중치를 업데이트하는 대신 입력 이미지를 업데이트하는 것처럼 보입니다. Google이 한 일을 정확히 아는 사람이 있는지 궁금합니다. 그들은 그들의 기사 중 하나에서 최적화를 수행 …

12 machine-learning  artificial-intelligence  neural-networks  image-processing  computer-vision 

나는 기계 학습을 처음 사용합니다. 나는 다양한 애플리케이션에 대해 딥 러닝을 사용하고 대부분의 모델 디자인 사례에서 "사전"이라는 용어를 사용한 여러 논문을 읽었습니다. 누군가 그것이 실제로 무엇을 의미하는지 설명 할 수 있습니까? 튜토리얼에서 이전과 이후의 수학적 공식 만 찾을 수있었습니다.

12 terminology  machine-learning  pattern-recognition  bayesian-statistics