Обучение признакам или обучение представлениям — это набор техник, которые позволяют системе автоматически обнаружить представления, необходимые для выявления признаков или классификации исходных (сырых) данных.

5 дек. 2012 г. · Обучение представлениям (representation learning). Плохо, что в русском языке представления (representation, кодирование) и представления ( ...

Обучение метрических эмбедингов (metric learning), в отличие от supervised подхода, использует информацию о метрике, что позволяет выучить более релевантные ...

Обучение распутанным представлениям – одно из современных актуальных направления в области нейросетевого обучения представлениям (representation learning).

Машинное обучение на графах ... Зачастую для извлечения структурной информации из графов и передачи в традиционные ML-модели (регрессии, деревья решений и пр.) ...

17 мая 2023 г. · Representation Learning, learning representations — обучение представлений. Handcrafted features — вручную построенные признаки, инженерия ...

Глубокое обучение (глубинное обучение; англ. deep learning) — совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учител ...

26 нояб. 2019 г. · Learning Representations (обучение представлениям) — это набор методов, техник и подходов, позволяющих в автоматическом режиме обнаружить предс ...

3 апр. 2024 г. · Обучение представлений — это метод преобразования входных данных в более абстрактное представление, содержащее только существенную информацию ...