DenoiseLAB
486 subscribers
1.33K photos
159 videos
3 files
1.57K links
Блог DenoiseLAB (машинное обучение, аналитика)

Информация в канале служит только для ознакомления и не является призывом к действию. Не нарушайте законы РФ и других стран. Мы не несем отвественность за ваши действия или бездействия.
Download Telegram
100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_47

🔠Q_47: Что такое Domain adaptation ?

✔️Ответ:

Domain adaptation (адаптация домена) в машинном обучении - это процесс переноса модели из одного домена данных в другой домен данных. В основе лежит идея использования информации из одного домена, известного как источник, для обучения модели так, чтобы она могла хорошо работать в другом домене, называемом целевым доменом.

Одна из основных проблем в машинном обучении заключается в том, что модели, обученные на одном домене данных, могут показывать плохие результаты в другом домене из-за различий в статистических свойствах данных. Domain adaptation позволяет преодолеть эту проблему путем использования информации из источника для адаптации модели к целевому домену.

https://arxiv.org/pdf/2306.16406.pdf

#work #coding #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning
100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_48

🔠Q_48: Что такое Single-linkage agglomerative clustering ?

✔️Ответ:

Single-linkage agglomerative clustering (агломеративная кластеризация с односвязной связью) - это метод кластеризации в машинном обучении, который основывается на идее объединения ближайших объектов между собой в кластеры. В начале каждый объект считается отдельным кластером, затем на каждой итерации два самых близких кластера объединяются в один. Расстояние между кластерами определяется как минимальное расстояние между их объектами (то есть наименьшее расстояние между объектами двух кластеров). Процесс объединения продолжается до тех пор, пока все объекты не окажутся в одном кластере.

https://arxiv.org/pdf/2306.16354.pdf

#work #СUSlink #domain #optimization #ml #learning #video #adaptation #knowledge #modal #learning