Temat: supervised learning

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Semi-supervised regression and classification
Częściowo nadzorowana regresja i klasyfikacja
Autorzy:: Iwanów, Katarzyna
Słowa kluczowe:: częściowo nadzorowane uczenie się, nadzorowane uczenie się, uczenie maszynowe, regresja, klasyfikacja
semi-supervised learning, supervised learning, machine learning, regression, classification; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Semi-supervised regression and classification
Częściowo nadzorowana regresja i klasyfikacja
Autorzy:: Kurek, Ewelina
Słowa kluczowe:: częściowo nadzorowane uczenie się, nadzorowane uczenie się, uczenie maszynowe, regresja, klasyfikacja
semi-supervised learning, supervised learning, machine learning, regression, classification; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Classification of Melanoma malignum presence based on semi-supervised learning method
Klasyfikacja obecności melanoma malignum oparta o metody uczenia się częściowo nadzorowanego
Autorzy:: Cugowski, Tomasz
Słowa kluczowe:: semi-supervised learning, melanoma malignum classification
uczenie częściowo nadzorowane, klasyfikacja melanoma malignum; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Boosting algorithm AdaBoost and its generalization in function space
Algorytm boostingowy "AdaBoost" oraz jego uogólnienie na przestrzeni funkcyjnej
Autorzy:: Więcek, Małgorzata
Słowa kluczowe:: machine learning, supervised learning, boosting, classification, AdaBoost, AnyBoost
uczenie maszynowe, uczenie z nadzorem, boosting, klasyfikacja, AdaBoost, AnyBoost; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Wykorzystanie uczenia maszynowego do klasyfikacji raportów błędów
Usage of machine learning for problem reports classification
Autorzy:: Semyroz, Kateryna
Słowa kluczowe:: machine learning, recurrent neural networks, artificial intelligence, supervised learning
uczenie maszynowe, sieci rekurencyjne, sztuczna inteligencja, uczenie nadzorowane; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Algorytm klasyfikacyjny XGBoost
XGBoost classification algorithm
Autorzy:: Sikorski, Krzysztof
Słowa kluczowe:: Algorytm XGBoost, uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, drzewa decyzyjne, uczenie nadzorowane
XGBoost algorithm, machine learning, artificial intelligence, decision trees, supervised learning; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Deep, generative autoencoders for semi-supervised learning
Głębokie, generatywne autoenkodery do uczenia częściowo nadzorowanego
Autorzy:: Wołczyk, Maciej
Słowa kluczowe:: semi-supervised learning, generative model, autoencoder, gaussian mixture model, deep learning, machine learning
uczenie częściowo nadzorowane, model generatywny, autoenkoder, model mikstur gaussowskich, uczenie głębokie, uczenie maszynowe; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Zastosowanie sieci neuronowych do analizy rzutów kością do gry
Application of neural network to analysis of dice dots.
Autorzy:: Ozimek, Wojciech
Słowa kluczowe:: neural networks, image recognition, machine learning, dice, convolutional neural network, supervised learning,
sieci neuronowe, rozpoznawanie obrazów, uczenie maszynowe, kości do gry, konwolucyjne sieci neuronowe, uczenie nadzorowane; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Discovery of characteristics of User Defined Functions based on resource usage during execution
Odkrywanie charakterystyk funkcji zdefiniowanych przez użytkownika (UDF) na podstawie zużycia zasobów podczas wykonania
Autorzy:: Prządka, Wiktor
Słowa kluczowe:: data warehouse optimization, User Defined Functions, system resource utilization, supervised learning, AutoAI, automated machine learning, query prediction
optymalizacja w hurtowniach danych, funkcje zdefiniowane przez użytkownika, User Defined Functions, zużycie zasobów systemowych, uczenie nadzorowane, AutoAI, zautomatyzowane uczenie maszynowe, przewidywanie zapytań, przewidywanie kwerend; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Tree ensembles for classification problem. Theoretical properties and computer simulations.
Tree ensembles w problemie klasyfikacji. Właściwości teoretyczne i symulacje komputerowe
Autorzy:: Mnich, Maciej
Słowa kluczowe:: artificial intelligence, machine learning, supervised learning, classification, AdaBoost, random forest, stochastic gradient boosting, tree ensembles, classification and regression trees
sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie nadzorowane, klasyfikacja, AdaBoost, las losowy, stochastic gradient boosting, tree ensembles, drzewa klasyfikacyjne i regresyjne; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Szczegóły

Informacja

Wyszukujesz frazę "supervised learning" wg kryterium: Temat