Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Саморазметка
Метод, при котором модель обучается на размеченных данных, а затем генерирует метки для неразмеченных данных с высокой степенью уверенности.
Ко-тренинг
Подход, использующий два или более классификаторов, которые обучаются взаимно на различных представлениях данных.
Обучение на графах
Техника, использующая структуру данных в форме графа для распространения меток между похожими выборками.
Генеративные методы
Подходы, моделирующие распределение данных для генерации синтетических размеченных выборок и улучшения обучения.
Контрастное обучение
Метод обучения представлений путем максимизации сходства между дополненными выборками одного и того же изображения.
Обучение согласованности
Техника, заставляющая модель выдавать согласованные прогнозы для различных аугментаций одного и того же образца.
Полууправляемое глубокое обучение
Сочетание глубоких нейронных сетей с полууправляемыми методами для эффективного использования больших объёмов немаркированных данных.
Обучение с псевдо-метками
Стратегия назначения искусственных меток немаркированным данным на основе предсказаний модели для расширения обучающего набора.
Распространение меток
Итеративный алгоритм, распространяющий метки через граф сходства между точками данных.
EM-обучение
Метод Expectation-Maximization, который итеративно оценивает параметры модели и отсутствующие метки.
Обучение на тройках
Техника обучения эмбеддингов, при которой похожие объекты сближаются, а непохожие отдаляются в латентном пространстве.
Активное обучение
Подход, при котором модель интеллектуально отбирает наиболее информативные образцы для разметки с целью оптимизации обучения.