Машинное обучение (МО)

Машинное обучение фокусируется на разработке моделей и алгоритмов, которые могут имитировать разумное человеческое поведение, учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения.

Методы: линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети, глубокое обучение, кластеризация, обучение с подкреплением, контролируемое и неконтролируемое обучение.

Инструменты:TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, caret, mlr, randomForest, WEKA, MLlib, Mahout, Wabbit, JMLR MLOSS, Rapid Miner, KNIME, Orange, ADAM, TANAGRA, Mining Mart, AlphaMiner, Rattle, NPI, Databionic, MLC++, FrIDA, SDM, R Logo, MLJ, BioWEKA и jHepWork

Логический синтаксис

((в тексте: «резюме» ИЛИ в тексте: «биографические данные») И (в тексте: «резюме» ИЛИ в тексте: «резюме»))

И(тип файла:doc ИЛИ тип файла:docx ИЛИ тип файла:pdf ИЛИ тип файла:rtf ИЛИ тип файла:txt ИЛИ тип файла:ppt ИЛИ тип файла:json ИЛИ тип файла:html)

intitle:(инженер ИЛИ разработчик ИЛИ консультант ИЛИ исследователь ИЛИ аналитик ИЛИ программист ИЛИ ученый) ("машинное обучение" ИЛИ "ученый данных" ИЛИ "глубокое обучение" ИЛИ "искусственный интеллект" ИЛИ "нейронные сети" ИЛИ "компьютерное зрение" ИЛИ "естественное языковая обработка» ИЛИ «большие данные» ИЛИ «прогнозное моделирование» ИЛИ «обучение с подкреплением»)

OR

(«TensorFlow» ИЛИ PyTorch ИЛИ «scikit-learn» ИЛИ «caret» ИЛИ «mlr» ИЛИ «randomForest» ИЛИ «WEKA» ИЛИ «MLlib» ИЛИ «Mahout» ИЛИ «Wabbit» ИЛИ «JMLR» ИЛИ «MLOSS» ИЛИ « Rapid Miner» ИЛИ «KNIME» ИЛИ «Orange» ИЛИ «ADaM» ИЛИ «TANAGRA» ИЛИ «Mining Mart» ИЛИ «AlphaMiner» ИЛИ «Rattle» ИЛИ в тексте: «NPI» ИЛИ «Databionic» ИЛИ «MLC++» ИЛИ «FrIDA» ИЛИ "SDM" ИЛИ "R" ИЛИ "MLJ" ИЛИ "BioWEKA" ИЛИ "jHepWork")

Области искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект (ИИ) относится к моделированию человеческого интеллекта, который запрограммирован работать как человек и обучен выполнять различные задачи, такие как распознавание речи, понимание естественного языка, принятие решений, игра в игры и т. д. Пример — чат-боты, виртуальные помощники. , Роботы.

Существует несколько различных типов ИИ, включая системы на основе правил, экспертные системы и машинное обучение.

Компьютерное зрение:создавайте алгоритмы и модели, которые могут понимать и интерпретировать изображения и видео.

Методы: сверточные нейронные сети, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание лиц.

Инструменты:OpenCV, TensorFlow, PyTorch, Caffe, Open3D, ITK, PIL, Dlib, scikit-image, SimpleCV и MATLAB

Булев синтаксис:(«сверточные нейронные сети» ИЛИ «глубокое обучение» ИЛИ «обнаружение объектов» ИЛИ «сегментация изображения» ИЛИ «распознавание лиц» ИЛИ «обратная частота документа» ИЛИ «Библиотека изображений»)

И

(TensorFlow ИЛИ PyTorch ИЛИ OpenCV ИЛИ Caffe ИЛИ Open3D ИЛИ «ITK» ИЛИ «PIL» ИЛИ Dlib ИЛИ «scikit-image» ИЛИ SimpleCV ИЛИ matlab ИЛИ Scipy ИЛИ Matplotlib ИЛИ SimpleITK ИЛИ Numpy ИЛИ Mahotas)

Обработка естественного языка: созданиеалгоритмов и моделей, которые могут понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.

Методы:анализ тональности, распознавание именованных сущностей, машинный перевод, языковое моделирование, обобщение, классификация текста, извлечение ключевых слов, лемматизация и выделение корней.

Инструменты:NLTK, spaCy, Gensim, CoreNLP, OpenNLP, MonkeyLearn, Aylien, IBM Watson, Google Cloud NLP API, Amazon Comprehend, TextBlob.

Булев синтаксис: (Токенизация ИЛИ «Стемминг» ИЛИ «Лемматизация» ИЛИ «Стоп-слова» ИЛИ «TF-IDF» ИЛИ «Извлечение ключевых слов» ИЛИ «Внедрение слов» ИЛИ «Анализ тональности» ИЛИ «Тематическое моделирование» ИЛИ «Обобщение текста» ИЛИ «Распознавание именованных объектов» ИЛИ «преобразование текста в речь» ИЛИ «TTS» ИЛИ «интеллектуальный анализ текста»)

И

(NLTK ИЛИ spaCy ИЛИ Gensim ИЛИ CoreNLP ИЛИ OpenNLP ИЛИ MonkeyLearn ИЛИ Aylien ИЛИ "IBM Watson" ИЛИ "NLP API" ИЛИ "Amazon Comprehend" ИЛИ TextBlob))

Робототехника: фокусируется на разработке роботов и интеллектуальных систем, которые могут воспринимать, рассуждать и действовать в физическом мире.

Методы:планирование движения, сопоставление локализации, системы управления

Инструменты:ROS, MoveIt, Gazebo, OpenCV, PCL, OROCOS, Rapise, UiPath

Булев синтаксис:(("робототехника" ИЛИ "роботы") И (автономные ИЛИ "промышленные роботы" ИЛИ "сервисные роботы" ИЛИ "мобильные роботы" ИЛИ "гуманоидные роботы" ИЛИ "планирование движения" ИЛИ " локализация и картографирование» ИЛИ «системы управления» ИЛИ «манипулирование роботом» ИЛИ «восприятие» ИЛИ «навигация» ИЛИ «моделирование»))

И

(("ROS" ИЛИ "Gazebo" ИЛИ "V-REP" ИЛИ "MoveIt!" ИЛИ "OpenCV" ИЛИ "PCL" ИЛИ "MORSE" ИЛИ "Webots" ИЛИ "YARP" ИЛИ "ARGoS" ИЛИ "orocos" ИЛИ " rapise" ИЛИ "uipath"))

Экспертные системы:разрабатывайте системы, которые воспроизводят опыт человека, особенно для задач, связанных с принятием экспертных решений, например в таких областях, как медицинская диагностика, обнаружение дефектов производства, прогнозирование производства, предсказание погоды и юридические консультации. .

Методы:системы на основе правил, прямая и обратная цепочка, представление знаний

Инструменты:Prolog, CLIPS, JESS, (KRR) frameworks, OWL , RDF и LISP

Булев синтаксис: (("экспертные системы" ИЛИ "инженер знаний" ИЛИ "системы, основанные на правилах" ИЛИ "прямая цепочка" ИЛИ "обратная цепочка")

И

(CLIPS ИЛИ «Интегрированная производственная система на языке C» ИЛИ Prolog ИЛИ «Программирование в логике» ИЛИ LISP ИЛИ «Обработка списков» ИЛИ JESS ИЛИ «Оболочка экспертной системы Java» ИЛИ KEEL ИЛИ «Извлечение знаний на основе эволюционного обучения» ИЛИ G2 ИЛИ «Gensym G2» ИЛИ FuzzyCLIPS ИЛИ «Интегрированная производственная система с нечеткой логикой» ИЛИ Drools ИЛИ «Система управления бизнес-правилами» ИЛИ «механизм логического вывода» ИЛИ «нечеткая логика»))

Нейронные сети: создавайте алгоритмы, вдохновленные структурой и функциями человеческого мозга, которые распознают закономерности в данных и делают прогнозы или решения. Он интерпретирует данные посредством восприятия, маркировки или кластеризации необработанных входных данных.

Методы:обратное распространение, сети прямой связи, рекуррентные сети, глубокое обучение, распознавание речи, искусственный нейрон,связанные узлы.

Инструменты:TensorFlow, PyTorch, Caffe, Scikit-learn, MXNet, Matlab Deep и Keras.

(("нейронные сети" И (обратное распространение ИЛИ "сверточные нейронные сети" ИЛИ "рекуррентные нейронные сети" ИЛИ "глубокое обучение" ИЛИ "генеративные модели" ИЛИ "переносное обучение"))

И

(TensorFlow ИЛИ PyTorch ИЛИ Keras ИЛИ Caffe2 ИЛИ Theano ИЛИ Torch ИЛИ MXNet ИЛИ CNTK ИЛИ «Microsoft Cognitive Toolkit» ИЛИ Deeplearning4j ИЛИ Chainer ИЛИ lasagne ИЛИ DL4J ИЛИ «Neural Designer» ИЛИ H2O.ai))

Глубокое обучение. Состоит из нескольких уровней, направленных на создание глубоких нейронных сетей, которые могут научиться выполнять широкий спектр задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и принятие решений.

Методы: сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, долговременная и кратковременная память, автоэнкодеры, генеративные модели.

Инструменты:TensorFlow, PyTorch, Keras, Caffe, Theano, Neural Designer, Microsoft Cognitive Toolkit, Lasagne, Chainer и H20.ai

Булев синтаксис: («глубокое обучение» И («нейронная сеть» ИЛИ «сверточные нейронные сети» ИЛИ «рекуррентные нейронные сети» ИЛИ автоэнкодеры ИЛИ «обратное распространение» ИЛИ «градиентный спуск» ИЛИ «переоснащение» ИЛИ « выпадение» ИЛИ «функция активации» ИЛИ «функция потерь» ИЛИ «нормализация партии» ИЛИ «передача обучения» ИЛИ «генеративные модели» ИЛИ «MLP» ИЛИ «многослойный персептрон» ИЛИ «прямое распространение» ИЛИ эпохи ИЛИ «дополнение данных») )

И

(TensorFlow ИЛИ PyTorch ИЛИ Keras ИЛИ Caffe2 ИЛИ Theano ИЛИ Torch ИЛИ MXNet ИЛИ CNTK ИЛИ «Microsoft Cognitive Toolkit» ИЛИ Deeplearning4j ИЛИ Chainer ИЛИ lasagne ИЛИ DL4J ИЛИ «Neural Designer» ИЛИ H2O.ai ИЛИ Sigmoid ИЛИ ReLU ИЛИ softmax)

Эволюционные вычисления: вдохновлены процессом естественной оценки, который фокусируется на создании алгоритмов, имитирующих механизмы биологической эволюции, для решения проблем мутации, отбора и оптимизации.

Методы:генетические алгоритмы | программирование, эволюционные стратегии, дифференциальная эволюция, оптимизация роя частиц, эволюционные алгоритмы | программирование | стратегия.

Инструменты:DEAP, inspyred, pygmo, JCLEC, IlliGAL, GAGS, ECJ, beagle, MAFRA, GAlib, OPEAL, DREAM, EASEA, Java-ML и SHARK

Булев синтаксис: («эволюционный» И (программирование ИЛИ стратегия ИЛИ вычисления ИЛИ разработка ИЛИ «алгоритмы» ИЛИ «генетические алгоритмы» ИЛИ «дифференциальная эволюция» ИЛИ «оптимизация роя частиц»))

И

(«отбор» ИЛИ «кроссовер» ИЛИ «мутация» ИЛИ рекомбинация ИЛИ «функция пригодности» ИЛИ «элитарность» ИЛИ «популяция» ИЛИ «поколение» ИЛИ «разнообразие» ИЛИ «конвергенция»)

OR

(DEAP ИЛИ inspyred ИЛИ pygmo ИЛИ JCLEC ИЛИ IlliGAL ИЛИ GAGS ИЛИ ECJ ИЛИ бигль ИЛИ MAFRA ИЛИ GAlib ИЛИ Opeal ИЛИ EASEA ИЛИ "Java-ML" ИЛИ Shark ИЛИ MATLAB ИЛИ Python ИЛИ C++ ИЛИ C# ИЛИ "matlab toolbox" ИЛИ "библиотека python" ИЛИ «фреймворк java» ИЛИ «библиотека c++» ИЛИ «r-пакет» ИЛИ «библиотека c#»)

Интеллект роя: основан на изучении коллективных самоорганизующихся естественных или искусственных систем, таких как колонии муравьев, птичьи стаи и косяки рыб (естественные), многоагентная робототехника и беспроводные сети (искусственные).

Методы:оптимизация муравьиной колонии, оптимизация роя частиц, алгоритм летучих мышей, искусственная пчелиная колония

Инструменты:PySwarm и swarmops

Булев синтаксис: («Рой ИИ» ИЛИ «оптимизация колонии» ИЛИ «оптимизация роя частиц» ИЛИ «искусственная * колония» ИЛИ «алгоритм искусственного * роя» ИЛИ «Рой пчел» ИЛИ «искусственная иммунная система» ИЛИ «алгоритм поиска» ИЛИ «алгоритм» ИЛИ «оптимизатор серого волка» ИЛИ «поиск гармонии» ИЛИ «оптимизация кормодобывания» ИЛИ «социальное обучение» ИЛИ «обратный анализ»)

И

(pyswarm ИЛИ swarmops ИЛИ MATLAB ИЛИ Python ИЛИ Java ИЛИ C++ ИЛИ R ИЛИ C# ИЛИ "matlab toolbox" ИЛИ "библиотека python" ИЛИ "java framework" ИЛИ "библиотека c++" ИЛИ "r package" ИЛИ "библиотека c#")

Планирование и принятие решений. Основное внимание уделяется созданию интеллектуальных систем, которые могут принимать решения в режиме реального времени в динамичной и неопределенной среде с помощью таких методов, как оценка вариантов, создание планов с использованием логики, теории принятия решений и теории игр.

Методы:деревья решений, байесовские сети, системы на основе правил, марковские процессы принятия решений

Инструменты:OptaPlanner, Choco и JOptimizer

(("Деревья решений" ИЛИ "Процессы принятия решений" ИЛИ "Поиск в дереве" ИЛИ "Q-обучение" ИЛИ "Сети решений" ИЛИ "Байесовские сети" ИЛИ "Скрытые марковские модели" ИЛИ "Частично наблюдаемые марковские процессы принятия решений" ИЛИ "Теория игр" ИЛИ «Стохастическое динамическое программирование» ИЛИ «Многоагентные системы»)

OR

(OptaPlanner ИЛИ Choco ИЛИ JOptimizer ИЛИ Gurobi ИЛИ CPLEX ИЛИ Xpress))

И

(MATLAB ИЛИ Python ИЛИ Java ИЛИ C++ ИЛИ R ИЛИ C# ИЛИ "matlab toolbox" ИЛИ "библиотека python" ИЛИ "java framework" ИЛИ "библиотека c++" ИЛИ "r package" ИЛИ "библиотека c#")