Машиналық оқыту
-
Күшейту оқуы: Психологияда қолданылуы және негізгі принциптері
Күшейту оқуы: мақұлдық пен қағидалар. Машиналық оқудың бұл саласы динамикалық ортада ұзақ мерзімді сыйақыны максмалдауға бағытталған.
-
Жүйке желілерін дамыту эволюциясы
Жүйке эволюциясы – жасанды интеллект түрі, эволюциялық алгоритмдер арқылы нейрондық желілерді құрайды. Ойын, робот техникасында қолданылады, үлгілік оқудан артықшылықтары бар.
-
Жылдың құдай әкесі: Джеффри Эверест Хинтон және жасанды интеллект туралы алаңдаушылықтары
Жылжымалы тілдер торының (AI) дамуына үлкен үлес қоскан ғалым Джеффри Хинтон туралы ақпарат. Deep learning, нейрондық желілер, Google Brain.
-
Стохастикалық градиенттік түсу алгоритмі: даму тарихы мен қолданылуы
Стохастикалық градиенттік түсу (SGD) алгоритмі: машиналық оқытудағы оптимизация әдісі, жылдамдық пен тиімділік үшін деректер жиынтығын пайдаланады. 🚀📈
-
Уақытша айырмашылықты оқыту: Модельсіз күшейту оқыту әдісі
Уақыт айырмасымен оқыту (TD) – күшейтілген оқыту әдісі. Модельсіз, ағымдағы бағалаулар негізінде жаңартулар жасап, болашақ болжамдарды жақсартады.
-
Модельсіз күшейту оқу алгоритмі: Q оқуы
Модельсіз күшейту оқу алгоритмі: Q оқуы, күй мен әрекеттің құнын анықтайды. Орта туралы модель қажет емес, оптималды саясатты табуға көмектеседі.
-
Ең кіші орташа квадраттар алгоритмі және оның қолданылуы
LMS алгоритмі: адаптивті сүзгілер, қателерді азайту, градиенттік төмендеу әдісі. Bernard Widrow және Ted Hoff жасаған, ADALINE нейрондық желісі.
-
Predictive learning