Безмодельне навчання

У навчанні з підкріпленням безмодельний алгоритм (на відміну від заснованого на моделі) — це алгоритм, який не використовує розподіл ймовірностей переходу і функцію винагороди,[1] що пов'язані з Марковським процесом вирішування (МПВ), відображаючим необхідну для розв'язання проблему. Розподіл ймовірностей переходу (або модель переходу) і функцію винагороди зазвичай загалом називають «моделлю» середовища (або МПВ), звідси й назва «безмодельний». Алгоритм безмодельного навчання з підкріпленням можна розглядати як «явний» алгоритм спроб і помилок.[1] Прикладом безмодельного алгоритму може слугувати Q-навчання.

Частина з циклу
Машинне навчання та добування даних
Задачі класифікація кластерування регресія виявляння аномалій очищування даних АвтоМН асоціативні правила навчання з підкріпленням структурове передбачування конструювання ознак навчання ознак інтерактивне навчання напівавтоматичне навчання спонтанне навчання навчання ранжуванню виведення граматик
Кероване навчання (класифікація • регресія) ансамблі випадковий ліс натяжкове агрегування підсилювання дерева рішень доречно-векторна машина k-НС лінійна регресія логістична регресія наївне баєсове опорно-векторна машина штучні нейронні мережі перцептрон
Кластерування BIRCH CURE ієрархічне k-середніх очікування-максимізація DBSCAN OPTICS зсув середнього
Знижування розмірності факторний аналіз метод незалежних компонент канонічна кореляція лінійний розділювальний аналіз метод головних компонент власний узагальнений розклад розклад невід'ємних матриць t-розподілене вкладення стохастичної близькості
Структурове передбачування графові моделі баєсова мережа прихована марковська модель умовне випадкове поле
Виявляння аномалій k-НС коефіцієнт локального відхилення
Штучна нейронна мережа автокодувальник когнітивні обчислення глибинне навчання DeepDream багатошаровий перцептрон рекурентна нейронна мережа ДКЧП ВРВ МВС обмежена машина Больцмана ГЗМ самоорганізаційне відображення згорткова нейронна мережа U-Net трансформер спайкова нейронна мережа мемтранзистор Електрохімічна ПДД (ECRAM)
Навчання з підкріпленням Q-навчання SARSA метод часових різниць
Теорія Компроміс зсуву та дисперсії ймовірносно приблизно коректне навчання мінімізація емпіричного ризику оккамове навчання статистичне навчання теорія Вапника — Червоненкіса теорія обчислювального навчання
Місця машинного навчання NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
Пов'язані статті глосарій штучного інтелекту список наборів даних для досліджень з машинного навчання перелік понять машинного навчання