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분류:기계 학습 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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기계 학습
하위 분류
다음은 이 분류에 속하는 하위 분류 13개 가운데 13개입니다.
ㄱ
기계 학습 알고리즘
(1 C, 19 P)
ㄷ
딥 러닝
(28 P)
ㅁ
마르코프 모형
(1 C, 19 P)
ㅂ
분류 알고리즘
(2 C, 24 P)
비지도 학습
(1 C, 17 P)
ㅅ
서포트 벡터 머신
(2 P)
손실 함수
(1 P)
ㅇ
인공신경망
(2 C, 42 P)
ㅈ
잠재 변수 모형
(10 P)
진화 알고리즘
(1 C, 6 P)
ㅊ
차원 축소
(11 P)
ㅋ
클러스터 분석
(1 C, 4 P)
ㅌ
통계적 자연어 처리
(10 P)
"기계 학습" 분류에 속하는 문서
다음은 이 분류에 속하는 문서 92개 가운데 92개입니다.
기계 학습
A
AutoML
D
Deeplearning4j
K
K-평균 알고리즘
M
MLOps
R
ROCm
W
Waifu2x
ㄱ
가능성의 평등
강화 학습
공정성
과소적합
과적합
교차타당도
구글 네스트
구조적 위험 최소화
귀납적 편향
귀납적 프로그래밍
기계 탈학습
기울기 소멸 문제
ㄴ
나이브 베이즈 분류
ㄷ
다양체 가설
다중 작업 학습
단어 가방 모형
대조 학습
데이터 전처리
데이터 증대
딥 러닝
ㄹ
랜덤 포레스트
레이블 데이터
로봇 학습
ㅁ
마르코프 결정 과정
멀티 암드 밴딧
무한 언어 학습 시스템
문서 분류
ㅂ
배깅
비전 트랜스포머
비지도 학습
ㅅ
생성 모델
생성형 인공지능
서포트 벡터 머신
순위 학습
ㅇ
알고리즘 편향
앙상블 학습법
어텐션 (기계 학습)
에이다부스트
역전파
연관 규칙 학습법
오토인코더
위치 측정 및 동시 지도화
유사도 학습
이상 탐지
이항 분류
인간 피드백을 통한 강화 학습
일반화 오차
ㅈ
자기 지도 학습
자기조직화 지도
잠재 공간
잠재 디리클레 할당
적대적 기계 학습
전이학습
정홍훈
조건부 무작위장
주의 집중 (기계 학습)
준지도 학습
지도 학습
지식 증류
ㅊ
차원 축소 (통계학)
차원의 저주
최근접 이웃 탐색
ㅋ
커널 밀도 추정
클러스터 분석
클레버봇
클로드 (언어 모델)
ㅌ
탐색-이용 딜레마
토픽 모델
통계적 학습이론
트레이닝 셋
특징 (기계 학습)
특징 공학
특징 스케일링
특징 학습
ㅍ
파인 튜닝
패턴 인식
편향-분산 트레이드오프
프롬프트 엔지니어링
ㅎ
하이퍼파라미터 (기계 학습)
학습률
허깅 페이스
혼동 행렬
혼합 모델
환각 (인공지능)
휴먼인더루프
분류
:
인공지능
학습