Машинное обучение

10,2 тыс подписчиков

📚 7 примеров современных алгоритмов машинного обучения с кодом и полезными статьями для изучения.

1. Трансформеры

Что почитать:

- Трансформеры

- The Animated Transformer

- Transformer в картинках

- Знакомство с трансформерами

- Обучение алгоритма генерации текста на основе трансформеров

2 Графовые нейронные сети (GNN)

Что почитать:

- Графовые нейронные сети

- Graph Neural Networks: просто на математическом

- Ищем скрытые смыслы. Графовые нейронные сети

3. XGBoost:

Что почитать:

- XGBoost в R: пошаговый пример

- Введение в XGBoost для прикладного машинного обучения

- Как работает нативная поддержка категорий в XGBoost

4. Вариационные автоэнкодеры (VAE)

Что почитать:

- Вариационные автоэнкодеры (VAE) для чайников

- Применение простых Автоэнкодерных архитектур в задачах поиска аномалий при максимально несбалансированных данных

5. AutoML

Что почитать:

- Автоматическое машинное обучение

- Что такое автоматизированное машинное обучение (AutoML)

6. Генеративно-состязательная сеть (GAN)

Что почитать:

- Генеративная состязательная сеть (GAN) для чайников

- Создание изображений с использованием генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) на примере ЭКГ

- Генеративно-состязательная сеть

7. Трансферное обучение

Что почитать:

- Трансферное обучение: почему deep learning стал доступнее

- Трансферное обучение с Т5

@machinelearning

и ещё 4

1 минута

3 июля 2023

171 читали