
Boosting
Boosting je technika strojového učenia, ktorá kombinuje predpovede viacerých slabých učiacich sa modelov do jedného silného modelu, čím zvyšuje presnosť a zvlád...
Boosting je technika strojového učenia, ktorá kombinuje predpovede viacerých slabých učiacich sa modelov do jedného silného modelu, čím zvyšuje presnosť a zvlád...
Gradientný zostup je základný optimalizačný algoritmus široko využívaný v strojovom učení a hlbokom učení na minimalizáciu nákladových alebo strátových funkcií ...
Q-learning je základný koncept v umelej inteligencii (AI) a strojovom učení, najmä v oblasti posilňovacieho učenia. Umožňuje agentom učiť sa optimálne akcie pro...
Reinforcement Learning (RL) je podmnožina strojového učenia zameraná na trénovanie agentov, ktorí sa učia robiť sekvencie rozhodnutí v prostredí, pričom sa učia...
Reinforcement Learning (RL) je metóda trénovania modelov strojového učenia, pri ktorej sa agent učí robiť rozhodnutia vykonávaním akcií a prijímaním spätnej väz...
Rozhodovací strom je algoritmus učenia s učiteľom, ktorý sa používa na prijímanie rozhodnutí alebo predpovedí na základe vstupných údajov. Vizualizuje sa ako st...