การเรียนแบบกึ่งมีผู้เรียน, การเรียนแบบกระตือรือร้นและการเรียนรู้ลึกเพื่อการจำแนกประเภท

การแก้ไขครั้งสุดท้ายพร้อมการอัปเดตทรัพยากรทั้งหมด:

สำหรับโครงการฉันกำลังใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดหมวดหมู่

ถาม:ข้อมูลที่มีป้ายกำกับค่อนข้าง จำกัด และข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับอีกมากมาย

เป้าหมาย:

1. ใช้การจำแนกประเภทภายใต้การดูแล
2. ใช้กระบวนการการติดฉลากแบบกึ่งกำกับอย่างใด (ที่รู้จักกันว่าการเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่)

ฉันได้พบข้อมูลจำนวนมากจากงานวิจัยเช่นการใช้ EM, Transductive SVM หรือ S3VM (Semi Supervised SVM) หรือใช้ LDA อย่างอื่นเป็นต้นแม้จะมีหนังสือไม่กี่เล่มในหัวข้อนี้

คำถาม: การใช้งานและแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อยู่ที่ไหน?

อัปเดตครั้งสุดท้าย (ขึ้นอยู่กับความช่วยเหลือที่จัดทำโดย mpiktas, bayer และ Dikran Marsupial)

การเรียนรู้แบบกึ่งภายใต้การดูแล:

• TSVM: ในSVMligthและSVMlin
• EM Naive Bayes ใน Python
• EM ในโครงการ LinePipe

การเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่:

• Dualist : การใช้งานการเรียนรู้อย่างคล่องแคล่วด้วยซอร์สโค้ดในการจำแนกข้อความ
• หน้าเว็บนี้ให้ภาพรวมที่ยอดเยี่ยมของการเรียนรู้ที่กระตือรือร้น
• การประชุมเชิงปฏิบัติการการออกแบบการทดลอง: ที่นี่

การเรียนรู้ลึก:

• วิดีโอแนะนำที่นี่
• เว็บไซต์ทั่วไป
• สแตนฟอ Unsupervised คุณลักษณะการเรียนรู้และการเรียนรู้ลึกกวดวิชา

ดูเหมือนว่าการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งอาจจะน่าสนใจสำหรับคุณ นี่เป็นฟิลด์ล่าสุดของโมเดลการเชื่อมต่อที่ลึกซึ่งถูกกำหนดในลักษณะที่ไม่ได้รับการดูแลและปรับหลังจากนั้นด้วยการควบคุม การปรับจูนแบบละเอียดนั้นต้องการตัวอย่างน้อยกว่าการเตรียมล่วงหน้า

ให้เปียกลิ้นของคุณผมขอแนะนำ [Semantig Hashing Salakhutdinov ฮินตัน ดูรหัสที่พบสำหรับเอกสารที่แตกต่างกันของคลังข้อมูล Reuters: (unsupervised!)

หากคุณจำเป็นต้องใช้รหัสบางส่วนดำเนินการตรวจสอบdeeplearning.net ฉันไม่เชื่อว่ามีวิธีแก้ปัญหาแบบกล่องอยู่ดี

Isabelle Guyon (และเพื่อนร่วมงาน) ได้จัดการกับความท้าทายในการเรียนรู้ที่ใช้งานอยู่ครู่หนึ่งการตีพิมพ์เผยแพร่ที่นี่ (การเข้าถึงแบบเปิด) นี่เป็นข้อได้เปรียบของการใช้งานได้จริงและคุณสามารถเปรียบเทียบการแสดงของวิธีการต่าง ๆ ภายใต้โปรโตคอลที่เป็นกลาง (ในแง่ภาษาพูด) (การเลือกรูปแบบสุ่มเป็นการยากที่จะเอาชนะ)

นี่คือรายการของไลบรารีที่ดี

http://www.infoworld.com/article/2608742/predictive-analytics/5-ways-to-add-machine-learning-to-java--javascript--and-more.html