Esquema del aprendizaje automático

Descripción general y guía temática del aprendizaje automático

Parte de una serie sobre
Aprendizaje automático y minería de datos
Problemas Clasificación Agrupación Regresión Detección de anomalías AutoML reglas de asociación Aprendizaje reforzado Predicción estructurada Ingeniería de características Aprendizaje de funciones Aprender en línea Aprendizaje semi-supervisado Aprendizaje sin supervisión Aprendiendo a clasificar Inducción gramatical
Aprendizaje supervisado ( clasificación  • regresión ) Árboles de decisión Conjuntos Harpillera Impulsando Bosque aleatorio k -NN Regresión lineal Bayes ingenuo Redes neuronales artificiales Regresión logística Perceptrón Máquina de vectores de relevancia (RVM) Máquina de vectores de soporte (SVM)
Agrupación ABEDUL CURA Jerárquico k -significa Expectativa-maximización (EM) DBSCAN ÓPTICA Cambio medio
Reducción de dimensionalidad Análisis factorial CCA ICA LDA NMF PCA PGD t-SNE
Predicción estructurada Modelos graficos Red de Bayes Campo aleatorio condicional Markov oculto
Detección de anomalías k -NN Factor de valor atípico local
Red neuronal artificial Autoencoder Computación cognitiva Aprendizaje profundo DeepDream Perceptrón multicapa RNN LSTM GRU ESN Máquina de Boltzmann restringida GAN SOM Red neuronal convolucional U-Net Transformador Red neuronal en aumento Memtransistor RAM electroquímica (ECRAM)
Aprendizaje reforzado Q-aprendizaje SARSA Diferencia temporal (TD)
Teoría Compensación entre sesgo y varianza Teoría del aprendizaje computacional Minimización de riesgos empíricos Aprendizaje de Occam Aprendizaje PAC Aprendizaje estadístico Teoría de VC
Lugares de aprendizaje automático NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv: cs.LG
Artículos relacionados Glosario de inteligencia artificial Lista de conjuntos de datos para la investigación de aprendizaje automático Esquema del aprendizaje automático
v t mi

El siguiente esquema se proporciona como una descripción general y una guía temática del aprendizaje automático . El aprendizaje automático es un subcampo de la informática blanda dentro de la informática que evolucionó a partir del estudio del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional en inteligencia artificial . ^[1] En 1959, Arthur Samuel definió el aprendizaje automático como un "campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente". ^[2] El aprendizaje automático explora el estudio y la construcción de algoritmos que pueden aprenderdesde y hacer predicciones sobre los datos . ^[3] Estos algoritmos operan construyendo un modelo a partir de un conjunto de entrenamiento de ejemplo de observaciones de entrada para hacer predicciones basadas en datos o decisiones expresadas como salidas, en lugar de seguir instrucciones de programa estrictamente estáticas.

¿Qué tipo de cosas es el aprendizaje automático?

• Una disciplina académica
• Una rama de la ciencia
  • Una ciencia aplicada
    • Un subcampo de la informática
      • Una rama de la inteligencia artificial.
      • Un subcampo de la computación blanda
    • Aplicación de estadísticas

Ramas del aprendizaje automático

Subcampos de aprendizaje automático

Subcampos del aprendizaje automático

• Teoría del aprendizaje computacional : estudio del diseño y análisis de algoritmos de aprendizaje automático . ^[4]
• Inducción gramatical
• Meta aprendizaje

Campos interdisciplinarios relacionados con el aprendizaje automático

Campos interdisciplinarios relacionados con el aprendizaje automático

• Aprendizaje automático adverso
• Analítica predictiva
• Aprendizaje automático cuántico
• Aprendizaje de robots
  • Robótica del desarrollo

Aplicaciones del aprendizaje automático

Aplicaciones del aprendizaje automático

• Bioinformática
• Informática biomédica
• Visión por computador
• Gestión de la relación con el cliente -
• Procesamiento de datos
• Filtrado de correo electrónico
• Péndulo invertido - equilibrio y sistema de equilibrio.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
  • Resumen automático
  • Construcción de taxonomía automática
  • Sistema de dialogo
  • Corrector gramatical
  • Reconocimiento de idioma
    • Reconocimiento de escritura a mano
    • Reconocimiento óptico de caracteres
    • Reconocimiento de voz
  • Máquina traductora
  • Respuesta a preguntas
  • Síntesis de voz
  • Extracción de textos
    • Término frecuencia – frecuencia inversa de documentos (tf – idf)
  • Simplificación de texto
• Reconocimiento de patrones
  • Sistema de reconocimiento facial
  • Reconocimiento de escritura a mano
  • Reconocimiento de imagen
  • Reconocimiento óptico de caracteres
  • Reconocimiento de voz
• Sistema de recomendación
  • Filtración colaborativa
  • Filtrado basado en contenido
  • Sistemas de recomendación híbridos (filtrado colaborativo y basado en contenido)
• Buscador
  • Optimización de motores de búsqueda
• Ingeniería social

Hardware de aprendizaje automático

Hardware de aprendizaje automático

• Unidad de procesamiento gráfico
• Unidad de procesamiento de tensor
• Unidad de procesamiento de visión

Herramientas de aprendizaje automático

Herramientas de aprendizaje automático   ( lista )

• Comparación de software de aprendizaje profundo
  • Comparación de software / recursos de aprendizaje profundo

Marcos de aprendizaje automático

Marco de aprendizaje automático

Marcos de aprendizaje automático patentados

Marcos de aprendizaje automático patentados

• Aprendizaje automático de Amazon
• Estudio de aprendizaje automático de Microsoft Azure
• DistBelief - reemplazado por TensorFlow

Marcos de aprendizaje automático de código abierto

Marcos de aprendizaje automático de código abierto

• Apache Singa
• Apache MXNet
• Caffe
• PyTorch
• mlpack
• TensorFlow
• Antorcha
• CNTK
• Accord.Net

Bibliotecas de aprendizaje automático

Biblioteca de aprendizaje automático  

• Deeplearning4j
• Theano
• Scikit-aprender
• Keras

Algoritmos de aprendizaje automático

Algoritmo de aprendizaje automático

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

• Retropropagación recurrente de Almeida-Pineda
• ALOPEX
• Retropropagación
• Bootstrap agregando
• Algoritmo CN2
• Construyendo árboles de habilidades
• Modelo Dehaene-Changeux
• Mapa de difusión
• Enfoque de conjunto aproximado basado en dominancia
• Deformación de tiempo dinámica
• Aprendizaje basado en errores
• Optimización multimodal evolutiva
• Algoritmo de maximización de expectativas
• FastICA
• Algoritmo hacia adelante-hacia atrás
• GeneRec
• Algoritmo genético para la producción de conjuntos de reglas
• Creciente mapa autoorganizado
• Red de función hiperbase
• Distancia
• Algoritmo de vecinos K-más cercanos
• Métodos de kernel para salida vectorial
• Análisis de componentes principales del kernel
• Leabra
• Algoritmo Linde – Buzo – Gray
• Factor de valor atípico local
• Máquina de aprendizaje lógico
• LogitBoost
• Alineación del colector
• Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC)
• Selección de función de redundancia mínima
• Mezcla de expertos
• Aprendizaje de múltiples núcleos
• Factorización matricial no negativa
• Aprendizaje automático en línea
• Error fuera de la bolsa
• Memoria de trabajo de los ganglios basales de la corteza prefrontal
• PVLV
• Q-aprendizaje
• Optimización binaria cuadrática sin restricciones
• Característica de nivel de consulta
• Quickprop
• Red de función de base radial
• Algoritmo de mayoría ponderada aleatoria
• Aprendizaje reforzado
• Poda incremental repetida para producir reducción de errores (RIPPER)
• Rprop
• Aprendizaje automático basado en reglas
• Encadenamiento de habilidades
• PCA escasa
• Estado-acción-recompensa-estado-acción
• Descenso de gradiente estocástico
• KNN estructurado
• Incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en T
• Aprendizaje de la diferencia temporal
• Algoritmo de vigilia-sueño
• Algoritmo de mayoría ponderada (aprendizaje automático)

Métodos de aprendizaje automático

Método de aprendizaje automático   ( lista )

Algoritmo basado en instancias

• Algoritmo de vecinos K-más cercanos (KNN)
• Aprendizaje de cuantificación vectorial (LVQ)
• Mapa autoorganizado (SOM)

Análisis de regresión

• Regresión logística
• Regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLSR)
• Regresión lineal
• Regresión escalonada
• Splines de regresión adaptativa multivariante (MARS)

• Algoritmo de regularización
  • Regresión de crestas
  • Operador de selección y contracción mínima absoluta (LASSO)
  • Red elástica
  • Regresión de ángulo mínimo (LARS)
• Clasificadores
  • Clasificador probabilístico
    • Clasificador ingenuo de Bayes
  • Clasificador binario
  • Clasificador lineal
  • Clasificador jerárquico

Reducción de dimensionalidad

Reducción de dimensionalidad

• Análisis de correlación canónica (CCA)
• Análisis factorial
• Extracción de características
• Selección de características
• Análisis de componentes independientes (ICA)
• Análisis discriminante lineal (LDA)
• Escala multidimensional (MDS)
• Factorización matricial no negativa (NMF)
• Regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR)
• Análisis de componentes principales (PCA)
• Regresión de componentes principales (PCR)
• Búsqueda de proyección
• Mapeo de Sammon
• Incrustación de vecinos estocásticos distribuidos en t (t-SNE)

Aprendizaje conjunto

Aprendizaje conjunto

• AdaBoost
• Impulsando
• Agregación de Bootstrap (ensacado)
• Promedio de conjuntos : proceso de crear varios modelos y combinarlos para producir un resultado deseado, en lugar de crear un solo modelo. Con frecuencia, un conjunto de modelos funciona mejor que cualquier modelo individual, porque los diversos errores de los modelos "promedian".
• Árbol de decisión mejorado por gradiente (GBDT)
• Máquina de aumento de gradiente (GBM)
• Bosque aleatorio
• Generalización apilada (mezcla)

Meta aprendizaje

Meta aprendizaje

• Sesgo inductivo
• Metadatos

Aprendizaje reforzado

Aprendizaje reforzado

• Q-aprendizaje
• Estado-acción-recompensa-estado-acción (SARSA)
• Aprendizaje por diferencia temporal (TD)
• Autómatas de aprendizaje

Aprendizaje supervisado

Aprendizaje supervisado

• AODE
• Red neuronal artificial
• Algoritmos de aprendizaje de reglas de asociación
  • Algoritmo a priori
  • Algoritmo Eclat
• Razonamiento basado en casos
• Regresión del proceso gaussiano
• Programación de expresión genética
• Método grupal de manejo de datos (GMDH)
• Programación lógica inductiva
• Aprendizaje basado en instancias
• Aprendizaje perezoso
• Autómatas de aprendizaje
• Aprendizaje de cuantificación vectorial
• Árbol modelo logístico
• Longitud mínima del mensaje (árboles de decisión, gráficos de decisión, etc.)
  • Algoritmo de vecino más cercano
  • Modelado analógico
• Aprendizaje probablemente aproximadamente correcto (PAC)
• Reglas onduladas , una metodología de adquisición de conocimiento
• Algoritmos simbólicos de aprendizaje automático
• Máquinas de vectores de soporte
• Bosques al azar
• Conjuntos de clasificadores
  • Bootstrap aggregating (ensacado)
  • Impulso (meta-algoritmo)
• Clasificación ordinal
• Redes difusas de información (IFN)
• Campo aleatorio condicional
• ANOVA
• Clasificadores cuadráticos
• k-vecino más cercano
• Impulsando
  • PIQUE
• Redes bayesianas
  • Bayes ingenuo
• Modelos ocultos de Markov
  • Modelo de Markov oculto jerárquico

Bayesiano

Estadísticas bayesianas

• Base de conocimientos bayesianos
• Bayes ingenuo
• Bayes ingenuo gaussiano
• Bayes ingenuo multinomial
• Estimadores promediados de una dependencia (AODE)
• Red de creencias bayesianas (BBN)
• Red Bayesiana (BN)

Algoritmos de árbol de decisión

Algoritmo de árbol de decisión

• Árbol de decisión
• Árbol de clasificación y regresión (CART)
• Dicotomizador iterativo 3 (ID3)
• Algoritmo C4.5
• Algoritmo C5.0
• Detección automática de interacción chi-cuadrado (CHAID)
• Muñón de decisión
• Árbol de decisión condicional
• Algoritmo ID3
• Bosque aleatorio
• SLIQ

Clasificador lineal

Clasificador lineal

• Discriminante lineal de Fisher
• Regresión lineal
• Regresión logística
• Regresión logística multinomial
• Clasificador ingenuo de Bayes
• Perceptrón
• Máquinas de vectores soporte

Aprendizaje no supervisado

Aprendizaje sin supervisión

• Algoritmo de maximización de expectativas
• Cuantización vectorial
• Mapa topográfico generativo
• Método de cuello de botella de información

Redes neuronales artificiales

Red neuronal artificial

• Red neuronal feedforward
  • Máquina de aprendizaje extrema
  • Red neuronal convolucional
• Red neuronal recurrente
  • Memoria a corto plazo (LSTM)
• Máquina de aprendizaje lógico
• Mapa autoorganizado

Aprendizaje de reglas de asociación

Aprendizaje de reglas de asociación

• Algoritmo a priori
• Algoritmo Eclat
• Algoritmo de crecimiento FP

Agrupación jerárquica

Agrupación jerárquica

• Agrupación en clústeres de enlace único
• Agrupación conceptual

Análisis de conglomerados

Análisis de conglomerados

• ABEDUL
• DBSCAN
• Maximización de expectativas (EM)
• Agrupación difusa
• Agrupación jerárquica
• Agrupación de K-medias
• K-medianas
• Cambio medio
• Algoritmo OPTICS

Detección de anomalías

Detección de anomalías

• k-clasificación de vecinos más cercanos ( k -NN)
• Factor de valor atípico local

Aprendizaje semi-supervisado

Aprendizaje semi-supervisado

• Aprendizaje activo : caso especial de aprendizaje semisupervisado en el que un algoritmo de aprendizaje puede consultar de forma interactiva al usuario (o alguna otra fuente de información) para obtener los resultados deseados en nuevos puntos de datos. ^{[5] [6]}
• Modelos generativos
• Separación de baja densidad
• Métodos basados ​​en gráficos
• Co-entrenamiento
• Transducción

Aprendizaje profundo

Aprendizaje profundo

• Redes de creencias profundas
• Máquinas profundas de Boltzmann
• Redes neuronales convolucionales profundas
• Redes neuronales recurrentes profundas
• Memoria temporal jerárquica
• Redes generativas antagónicas
• Máquina de Boltzmann profunda (DBM)
• Codificadores automáticos apilados

Otros problemas y métodos de aprendizaje automático

• Detección de anomalías
• reglas de asociación
• Dilema de sesgo-varianza
• Clasificación
  • Clasificación de etiquetas múltiples
• Agrupación
• Preprocesamiento de datos
• Minimización de riesgos empíricos
• Ingeniería de características
• Aprendizaje de funciones
• Aprendiendo a clasificar
• Aprendizaje de Occam
• Aprendizaje automático en línea
• Aprendizaje PAC
• Regresión
• Aprendizaje reforzado
• Aprendizaje semi-supervisado
• Aprendizaje estadístico
• Predicción estructurada
  • Modelos graficos
    • Red bayesiana
    • Campo aleatorio condicional (CRF)
    • Modelo oculto de Markov (HMM)
• Aprendizaje sin supervisión
• Teoría de VC

Investigación de aprendizaje automático

• Lista de proyectos de inteligencia artificial
• Lista de conjuntos de datos para la investigación del aprendizaje automático

Historia del aprendizaje automático

Historia del aprendizaje automático

• Cronología del aprendizaje automático

Proyectos de aprendizaje automático

Proyectos de aprendizaje automático

• Mente profunda
• Google Brain

Organizaciones de aprendizaje automático

Organizaciones de aprendizaje automático

• Grupo de Ingeniería del Conocimiento y Aprendizaje Automático

Conferencias y talleres de aprendizaje automático

• Inteligencia artificial y seguridad (AISec) (taller coubicado con CCS)
• Conferencia sobre sistemas de procesamiento de información neuronal (NIPS)
• ECML PKDD
• Conferencia internacional sobre aprendizaje automático (ICML)
• ML4ALL (aprendizaje automático para todos)

Publicaciones sobre aprendizaje automático

Libros sobre aprendizaje automático

Esta sección necesita expansión con: contenido. Puede ayudar agregando más . ( Noviembre de 2018 )

Libros sobre aprendizaje automático

Revistas de aprendizaje automático

• Aprendizaje automático
• Revista de investigación de aprendizaje automático (JMLR)
• Computación neuronal

Personas influyentes en el aprendizaje automático

• Alberto Broggi
• Andrei Knyazev
• Andrew McCallum
• Andrew Ng
• Anuraag Jain
• Armin B. Cremers
• Ayanna Howard
• Barney Pell
• Ben Goertzel
• Ben Taskar
• Bernhard Schölkopf
• Brian D. Ripley
• Christopher G. Atkeson
• Corinna Cortes
• Demis Hassabis
• Douglas Lenat
• Eric Xing
• Ernst Dickmanns
• Geoffrey Hinton - co-inventor de los algoritmos de entrenamiento de retropropagación y divergencia contrastiva
• Hans-Peter Kriegel
• Hartmut Neven
• Heikki Mannila
• Ian Goodfellow - Padre de redes generativas y adversarias
• Jacek M. Zurada
• Jaime Carbonell
• Jeremy Eslovaco
• Jerome H. Friedman
• John D. Lafferty
• John Platt : inventó el escalado SMO y Platt
• Julie Beth Lovins
• Jürgen Schmidhuber
• Karl Steinbuch
• Katia Sycara
• Leo Breiman : embolsado inventado y bosques aleatorios
• Lise Getoor
• Luca Maria Gambardella
• Léon Bottou
• Marcus Hutter
• Mehryar Mohri
• Michael Collins
• Michael I. Jordan
• Michael L. Littman
• Nando de Freitas
• Ofer Dekel
• Oren Etzioni
• Pedro Domingos
• Peter Flach
• Pierre Baldi
• Pushmeet Kohli
• Ray Kurzweil
• Rayid Ghani
• Ross Quinlan
• Salvatore J. Stolfo
• Sebastián Thrun
• Selmer Bringsjord
• Sepp Hochreiter
• Shane Legg
• Stephen Muggleton
• Steve Omohundro
• Tom M. Mitchell
• Trevor Hastie
• Vasant Honavar
• Vladimir Vapnik - co-inventor de la teoría de SVM y VC
• Yann LeCun : redes neuronales convolucionales inventadas
• Yasuo Matsuyama
• Yoshua Bengio
• Zoubin Ghahramani

Ver también

• Esquema de la inteligencia artificial
  • Esquema de la visión por computadora
• Esquema de robótica
• Paradoja de la precisión
• Aprendizaje del modelo de acción
• Función de activación
• Reconocimiento de actividad
• ADALINE
• Sistema de inferencia neuro difuso adaptativo
• Teoría de la resonancia adaptativa
• Alisado aditivo
• Información mutua ajustada
• AIVA
• AIXI
• AlquimiaAPI
• AlexNet
• Selección de algoritmos
• Inferencia algorítmica
• Teoría del aprendizaje algorítmico
• AlphaGo
• AlphaGo Zero
• Árbol de decisión alterno
• Aprendizaje de aprendices
• Condición causal de Markov
• Aprendizaje competitivo
• Aprendizaje de conceptos
• Aprendizaje del árbol de decisiones
• Programación diferenciable
• Teoría del aprendizaje de distribución
• Aprendizaje ansioso
• Aprendizaje por refuerzo de un extremo a otro
• Tolerancia a errores (aprendizaje PAC)
• Aprendizaje basado en explicaciones
• Característica
• Guante
• Hiperparámetro
• Centro de aprendizaje automático de IBM
• Teoría inferencial del aprendizaje
• Autómatas de aprendizaje
• Sistema clasificador de aprendizaje
• Regla de aprendizaje
• Aprendiendo con errores
• Teoría M (marco de aprendizaje)
• Control de aprendizaje automático
• Aprendizaje automático en bioinformática
• Margen
• Geoestadísticas de la cadena de Markov
• Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC)
• Fuente de información de Markov
• Red lógica de Markov
• Modelo de Markov
• Campo aleatorio de Markov
• Discriminación markoviana
• Modelo de Markov de máxima entropía
• Bandido de múltiples brazos
• Aprendizaje multitarea
• Aprendizaje subespacial multilineal
• Aprendizaje multimodal
• Aprendizaje de múltiples instancias
• Aprendizaje de múltiples instancias
• Aprendizaje de idiomas sin fin
• Aprendizaje sin conexión
• Aprendizaje por paridad
• Aprendizaje incremental basado en la población
• Aprendizaje predictivo
• Aprendizaje de preferencias
• Aprendizaje proactivo
• Métodos de gradiente proximal para el aprendizaje.
• Análisis semántico
• Aprendizaje de similitud
• Aprendizaje escaso de diccionario
• Estabilidad (teoría del aprendizaje)
• Teoría del aprendizaje estadístico
• Aprendizaje relacional estadístico
• Tanagra
• Transferir aprendizaje
• Modelo de Markov de orden variable
• Aprendizaje espacial de versiones
• Gofres
• Weka
• Función de pérdida
  • Funciones de pérdida para clasificación
  • Error cuadrático medio (MSE)
  • Error de predicción cuadrático medio (MSPE)
  • Función de pérdida de Taguchi
• Jerarquía de agrupamiento adaptativo de baja energía

Otro

• Anne O'Tate
• Algoritmos de optimización de colonias de hormigas
• Anthony Levandowski
• Anti-unificación (informática)
• Apache Flume
• Jirafa apache
• Apache Mahout
• Apache SINGA
• Apache Spark
• Apache SystemML
• Afelio (software)
• Corpus de habla árabe
• Análisis arquetípico
• Arthur Zimek
• Hormigas artificiales
• Algoritmo de colonia de abejas artificial
• Desarrollo artificial
• Sistema inmunológico artificial
• Astrostatistics
• Estimadores promediados de una dependencia
• Modelo de bolsa de palabras
• Agrupación equilibrada
• Árbol de bolas
• Tasa básica
• Algoritmo de murciélago
• Algoritmo de Baum-Welch
• Modelado jerárquico bayesiano
• Interpretación bayesiana de la regularización del kernel
• Optimización bayesiana
• Serie temporal estructural bayesiana
• Algoritmo de abejas
• Agrupación de comportamiento
• Esquema de Bernoulli
• Compensación entre sesgo y varianza
• Biclustering
• BigML
• Clasificación binaria
• Predicciones de Bing
• Computación bioinspirada
• Optimización basada en biogeografía
• Biplot
• Teorema de Bondy
• Problema de Bongard
• Modelo Bradley-Terry
• BrownBoost
• Agrupación marrón
• Error de ráfaga
• CBCL (MIT)
• Portal de la comunidad CIML
• CMA-ES
• Algoritmo de agrupación de datos CURE
• Modelo de lenguaje de caché
• Calibración (estadísticas)
• Análisis de correspondencia canónica
• Algoritmo de agrupación en clústeres de dosel
• Clasificadores en cascada
• Utilidad de categoría
• CellCognition
• Algoritmo evolutivo celular
• Detección automática de interacción chi-cuadrado
• Cromosoma (algoritmo genético)
• Cadenas clasificadoras
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• Algoritmo de selección clonal
• Modelado ponderado por conglomerados
• Agrupación de datos de alta dimensión
• Ilusión de agrupamiento
• CoBoosting
• Telaraña (agrupación)
• Computadora cognitiva
• Robótica cognitiva
• Análisis colostruccional
• Varianza del método común
• Agrupación de enlaces completos
• Diseño automatizado por computadora
• Clase de concepto
• Deriva del concepto
• Conferencia sobre Inteligencia General Artificial
• Conferencia sobre descubrimiento de conocimiento y minería de datos
• Análisis factorial confirmatorio
• Matriz de confusión
• Coeficiente de congruencia
• Conectar (sistema informático)
• Agrupación de consenso
• Agrupación restringida
• Modelo condicional restringido
• Coevolución cooperativa constructiva
• Agrupación de correlación
• Análisis de correspondencia
• Cortica
• Aprendiz de patrón acoplado
• Método de entropía cruzada
• Validación cruzada (estadísticas)
• Crossover (algoritmo genético)
• Búsqueda de cuco
• Algoritmo cultural
• Teoría del consenso cultural
• Maldición de dimensionalidad
• DADiSP
• Programa DARPA LAGR
• Bosque oscuro
• Taller de Dartmouth
• DarwinTunes
• Extensiones de minería de datos
• Exploración de datos
• Preprocesamiento de datos
• Agrupación de flujos de datos
• Dataiku
• Índice de Davies-Bouldin
• Límite de decisión
• Lista de decisiones
• Modelo de árbol de decisión
• Clasificador deductivo
• DeepArt
• DeepDream
• Tecnologías Deep Web
• Definición de longitud
• Dendrograma
• Modelo de estado de confiabilidad
• Saldo detallado
• Determinar la cantidad de clústeres en un conjunto de datos
• Análisis de correspondencia sin tendencia
• Robótica del desarrollo
• Diffbot
• Evolución diferencial
• Distribución de tipo de fase discreta
• Modelo discriminativo
• Prensa disociada
• R distribuido
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• Documentar el odio
• Adaptación de dominio
• Modelo doblemente estocástico
• Evolución de doble fase
• Índice de Dunn
• Red bayesiana dinámica
• Compresión dinámica de Markov
• Modelo de tema dinámico
• Modelo dinámico de efectos no observados
• EDLUT
• ELKI
• Operador de recombinación de bordes
• Fitness efectivo
• Mapa elástico
• Emparejamiento elástico
• Método del codo (agrupamiento)
• Emergente (software)
• Encog
• Tasa de entropía
• Erkki Oja
• Eurisko
• Conferencia europea sobre inteligencia artificial
• Evaluación de clasificadores binarios
• Estrategia de evolución
• Ventana de evolución
• Algoritmo evolutivo para la detección de puntos de referencia
• Algoritmo evolutivo
• Arte evolutivo
• Música evolutiva
• Programación evolutiva
• Evolvability (informática)
• Antena evolucionada
• Evolver (software)
• Función de clasificación en evolución
• Propagación de expectativas
• Análisis factorial exploratorio
• Puntuación F1
• Agrupación de LLAMA
• Análisis factorial de datos mixtos
• Gráfico de factores
• Modelo de regresión factorial
• Modelo de lenguaje factorizado
• Travesía más lejana primero
• Árboles rápidos y frugales
• Caja de herramientas de selección de características
• Función hash
• Escala de características
• Vector de características
• Algoritmo de luciérnaga
• Estimador de primera diferencia
• Aprendiz inductivo de primer orden
• Búsqueda de escuelas de peces
• Núcleo de Fisher
• Aproximación de aptitud
• Función fitness
• Selección proporcional de fitness
• Fluentd
• Plegable en casa
• Análisis de concepto formal
• Algoritmo de avance
• Índice Fowlkes-Mallows
• Frederick Jelinek
• Frrole
• Análisis de componentes principales funcionales
• GATTO
• LUZ TENUE
• Gary Bryce Fogel
• Adaptación gaussiana
• Proceso gaussiano
• Emulador de proceso gaussiano
• Predicción de genes
• Arquitectura general para la ingeniería de textos
• Error de generalización
• Correlación canónica generalizada
• Filtrado generalizado
• Escalado iterativo generalizado
• Escalado multidimensional generalizado
• Red de confrontación generativa
• Modelo generativo
• Algoritmo genético
• Programación de algoritmos genéticos
• Algoritmos genéticos en economía
• Sistemas genéticos difusos
• Memoria genética (informática)
• Operador genético
• Programación genética
• Representación genética
• Clúster geográfico
• Lenguaje de descripción de gestos
• Geworkbench
• Glosario de inteligencia artificial
• Glotocronología
• Golem (ILP)
• Matriz de Google
• Injerto (árboles de decisión)
• Matriz de Gramian
• Evolución gramatical
• Computación granular
• GraphLab
• Kernel gráfico
• Gremlin (lenguaje de programación)
• Función de crecimiento
• Algoritmo HUMANT (HUManoid ANT)
• Teorema de Hammersley-Clifford
• Búsqueda de armonía
• Teoría hebbiana
• Campo aleatorio oculto de Markov
• Modelo oculto de semi-Markov
• Modelo de Markov oculto jerárquico
• Análisis factorial de orden superior
• Red de carreteras
• Pérdida de bisagra
• Teorema del esquema de Holanda
• Estadística de Hopkins
• Algoritmo de Hoshen-Kopelman
• Pérdida de Huber
• IRCF360
• Ian Goodfellow
• Ilastik
• Ilya Sutskever
• Inmunocomputación
• Algoritmo competitivo imperialista
• Texto inauténtico
• Árbol de decisión incremental
• Inducción de lenguajes regulares
• Sesgo inductivo
• Probabilidad inductiva
• Programación inductiva
• Diagrama de influencia
• Recolección de información
• Redes difusas de información
• Ganancia de información en árboles de decisión
• Relación de ganancia de información
• Herencia (algoritmo genético)
• Selección de instancia
• Intel RealSense
• Sistema de partículas interactivas
• Traducción automática interactiva
• Conferencia conjunta internacional sobre inteligencia artificial
• Encuentro Internacional sobre Métodos de Inteligencia Computacional para Bioinformática y Bioestadística
• Conferencia Internacional de Web Semántica
• Conjunto de datos de flores de iris
• Algoritmo de isla
• Posición isotrópica
• Teoría de la respuesta al ítem
• Decodificación iterativa de Viterbi
• JOONE
• Jabberwacky
• Índice de Jaccard
• Estimaciones de varianza Jackknife para bosque aleatorio
• Evolución gramatical de Java
• Joseph Nechvatal
• Jubatus
• Julia (lenguaje de programación)
• Algoritmo de árbol de unión
• K-SVD
• K-medias ++
• Agrupación de medianas K
• K-medoides
• KNIME
• KXEN Inc.
• K q-flats
• Kaggle
• Filtro de Kalman
• Modelo de retroceso de Katz
• Filtro adaptativo de kernel
• Estimación de la densidad de kernel
• Voz propia del núcleo
• Incrustación de distribuciones en el kernel
• Método de kernel
• Perceptrón del núcleo
• Bosque aleatorio de kernel
• Kinect
• Klaus-Robert Müller
• Suavizado Kneser – Ney
• Bóveda del conocimiento
• Integración de conocimientos
• LIBSVM
• LPBoost
• Datos etiquetados
• LanguageWare
• Dispositivo de adquisición de idiomas (computadora)
• Identificación del idioma en el límite
• Modelo de lenguaje
• Vecino más cercano de gran margen
• Asignación de Dirichlet latente
• Modelo de clase latente
• Análisis semántico latente
• Variable latente
• Modelo de variable latente
• Minero de celosía
• Modelo de Markov oculto en capas
• Clase de función que se puede aprender
• Máquinas de vectores de soporte de mínimos cuadrados
• Error de dejar uno fuera
• Leslie P. Kaelbling
• Programación genética lineal
• Función de predicción lineal
• Separabilidad lineal
• Lingyun Gu
• Linkurioso
• Lior Ron (ejecutivo comercial)
• Lista de aplicaciones de algoritmos genéticos
• Lista de metaheurísticas basadas en metáforas
• Lista de software de minería de texto
• Muestreo local de casos y controles
• Independencia local
• Alineación del espacio tangente local
• Hash sensible a la localidad
• Modelo log-lineal
• Árbol modelo logístico
• Aproximación de rango bajo
• Aproximaciones de matrices de rango bajo
• MATLAB
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• Conjunto de testigos
• Wolfram Language
• Wolfram Mathematica
• Escritor invariante
• Xgboost
• Yooreeka
• Zeroth (software)

Lectura adicional

• Trevor Hastie , Robert Tibshirani y Jerome H. Friedman (2001). Los elementos del aprendizaje estadístico , Springer. ISBN  0-387-95284-5 .
• Pedro Domingos (septiembre de 2015), The Master Algorithm , Basic Books, ISBN 978-0-465-06570-7 
• Mehryar Mohri , Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012). Fundamentos del aprendizaje automático , The MIT Press. ISBN 978-0-262-01825-8 . 
• Ian H. Witten y Eibe Frank (2011). Minería de datos: herramientas y técnicas prácticas de aprendizaje automático Morgan Kaufmann, 664pp., ISBN 978-0-12-374856-0 . 
• David JC MacKay . Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje Cambridge: Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-64298-1 
• Richard O. Duda , Peter E. Hart , David G. Stork (2001) Clasificación de patrones (segunda edición), Wiley, Nueva York, ISBN 0-471-05669-3 . 
• Christopher Bishop (1995). Redes neuronales para el reconocimiento de patrones , Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2 . 
• Vladimir Vapnik (1998). Teoría del aprendizaje estadístico . Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1 . 
• Ray Solomonoff , An Inductive Inference Machine , IRE Convention Record, Sección sobre Teoría de la Información, Parte 2, págs., 56–62, 1957.
• Ray Solomonoff , " Una máquina de inferencia inductiva " Un informe de circulación privada de la Conferencia de investigación de verano de Dartmouth de 1956 sobre IA .

Referencias

1. http://www.britannica.com/EBchecked/topic/1116194/machine-learning  Esta fuente terciaria reutiliza información de otras fuentes pero no las nombra.
2. Phil Simon (18 de marzo de 2013). Demasiado grande para ignorarlo: el caso empresarial para Big Data . Wiley. pag. 89. ISBN 978-1-118-63817-0.
3. Ron Kohavi; Foster Provost (1998). "Glosario de términos" . Aprendizaje automático . 30 : 271-274. doi : 10.1023 / A: 1007411609915 .
4. "ACL - Asociación para el aprendizaje computacional" .
5. Establece, Burr (2010), "Encuesta de literatura de aprendizaje activo" (PDF) , Informe técnico de ciencias de la computación 1648. Universidad de Wisconsin-Madison , consultado el 18 de noviembre de 2014
6. Rubens, Neil; Elahi , Mehdi; Sugiyama, Masashi; Kaplan, Dain (2016). "Aprendizaje activo en sistemas de recomendación". En Ricci, Francesco; Rokach, Lior; Shapira, Bracha (eds.). Manual de sistemas de recomendación (2 ed.). Springer EE. UU. doi : 10.1007 / 978-1-4899-7637-6 . hdl : 11311/1006123 . ISBN 978-1-4899-7637-6. S2CID  11569603 .

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