Resultats de la cerca
Salta a la navegació
Salta a la cerca
Coincidències de títol de la pàgina
- [[Fitxer:Learning_Curves_(Naive_Bayes).png|miniatura|397x397px|Corba d'aprenentatge que mostra la puntuació d'entrenament i la puntuació de validació creuada.] En [[Aprenentatge automàtic|l'aprenentatge automàtic]], una '''corba d'aprenentatge''' (o '''corba d'entrenament''') [[Gràfic|representa]] el valor [[Optimitza ...5 Ko (739 paraules) - 10:06, 3 feb 2024
- ...u''' és un cas especial d'[[aprenentatge automàtic]] en què un algorisme d'aprenentatge pot consultar de manera interactiva a un usuari (o a una altra font d'infor ...renentatge incremental]] en l'àmbit de [[Aprenentatge automàtic en línia|l'aprenentatge automàtic en línia]]. ...5 Ko (738 paraules) - 19:19, 13 oct 2024
- ...ica]], però també coincideix amb els mètodes de construcció de models, o l'aprenentatge estadístic. També hi ha punts de contacte amb la [[informàtica teòrica]]. A [[Fitxer:EsquemaAA.jpg|miniatura|Esquema d'aprenentatge automàtic]] ...23 Ko (3.525 paraules) - 15:20, 27 feb 2025
- ...u]], [[Repetició espaiada|la repetició espaiada]] i [[Aprenentatge actiu|l'aprenentatge actiu]]. ...ichards|any=1901|lloc=London|pàgines=5}}</ref> Per exemple, un cas típic d'aprenentatge memorístic és la preparació intensiva per a exàmens, una tècnica sovint ano ...8 Ko (1.146 paraules) - 22:49, 15 feb 2025
- ...nglès}}</ref> Una variant de [[Teoria de Hebbian|l'aprenentatge Hebbian, l'aprenentatge]] competitiu funciona augmentant l'especialització de cada node de la xarxa Els models i algorismes basats en el principi d'aprenentatge competitiu inclouen [[Quantificació vectorial|la quantificació vectorial]] ...4 Ko (602 paraules) - 09:35, 24 juny 2023
- ...etiqueta de classe, com en els problemes de classificació. L'objectiu de l'aprenentatge supervisat és crear una funció capaç de preveure el valor corresponent a qu ...) i els [[arbre de decisió|arbres de decisió]] són exemples d'algorismes d'aprenentatge supervisat. La base de coneixement del sistema està format per exemples d'e ...12 Ko (1.789 paraules) - 15:41, 16 gen 2025
- L{{'}}'''aprenentatge profund'''<ref>{{TERMCAT|aprenentatge profund|nom=aprenentatge profund}}</ref> (en anglès, ''deep learning'') és una tècnica d’extracció i Actualment la definició d’aprenentatge profund és un sinònim modern de les aplicacions de les [[xarxes neuronals]] ...54 Ko (8.225 paraules) - 15:21, 27 feb 2025
- ...[aprenentatge no supervisat]] (sense dades d'entrenament etiquetats) i l'[[aprenentatge supervisat]] (amb totes les dades d'entrenament etiquetades). ...també és d'interès teòric a l'aprenentatge automàtic i com a model per a l'aprenentatge humà. ...11 Ko (1.565 paraules) - 15:22, 27 feb 2025
- ...[[aprenentatge supervisat]] on hi ha un expert que etiqueta les dades, a l'aprenentatge no supervisat la idea és que els algoritmes siguin capaços de descobrir pat Els mètodes més utilitzats dins del camp de l'aprenentatge no supervisat són els algorismes d'agrupació,<ref>{{Ref-llibre|títol=Neuro- ...17 Ko (2.548 paraules) - 15:21, 27 feb 2025
- ...diferenciables]], processament del llenguatge en [[Transformador (model d'aprenentatge automàtic)|transformadors]] i processament de dades multisensorials (so, im [[Categoria:Aprenentatge automàtic]] ...4 Ko (706 paraules) - 13:22, 23 set 2024
- En [[criptografia]], '''l'aprenentatge amb errors''' ('''LWE''') és un problema matemàtic que s'utilitza àmpliamen ...pública]], com l'[[Aprenentatge en anell amb intercanvi de claus d'errors|aprenentatge d'anell amb intercanvi de claus d'errors]] per Peikert.<ref>{{Ref-llibre|ed ...5 Ko (868 paraules) - 11:27, 23 set 2024
- ...ativament l'eficiència de la mostra d'un agent [[Aprenentatge per reforç|d'aprenentatge de reforç]].<ref>{{Ref-publicació|cognom=George Karimpanal|nom=Thommen|cogn ...taven lletres de terminals d'ordinador. Es va demostrar experimentalment l'aprenentatge de transferència tant positiu com negatiu.<ref>S. Bozinovski (1981). "Teach ...10 Ko (1.446 paraules) - 07:39, 26 maig 2024
- ...</ref> Depenent de la complexitat del model real que es simula, la regla d'aprenentatge de la xarxa pot ser tan simple com una [[porta XOR]] o [[Error quadràtic mi ...enent del procés per desenvolupar la xarxa, hi ha tres models principals d'aprenentatge automàtic: ...8 Ko (1.188 paraules) - 12:08, 17 des 2024
- ...anvien l'escala de les dades d'entrada de manera que les [[Característica (aprenentatge automàtic)|característiques]] tinguin el mateix rang, mitjana, variància o ...ó de l'activació, d'altra banda, és específica de [[Aprenentatge profund|l'aprenentatge profund]] i inclou mètodes que reescalen l'activació de [[Hidden layer|neur ...9 Ko (1.416 paraules) - 07:58, 1 feb 2025
- ...nt relacionat amb [[Probablement un aprenentatge aproximadament correcte|l'aprenentatge probablement aproximadament correcte (PAC)]], on l'aprenent és avaluat pel ...de conceptes]], també és cert el contrari: l'aprenentatge de PAC implica l'aprenentatge d'Occam.<ref>{{Ref-web|títol=What Occam’s Razor Means in Machine Learning|u ...4 Ko (663 paraules) - 07:38, 26 maig 2024
- '''L'aprenentatge de similitud''' és una àrea d'[[Aprenentatge supervisat|aprenentatge automàtic supervisat]] en [[intel·ligència artificial]]. Està estretament r == Configuració d'aprenentatge == ...5 Ko (756 paraules) - 11:30, 23 set 2024
- ...AC''') és un marc per a l'anàlisi matemàtica de [[Aprenentatge automàtic|l'aprenentatge automàtic]]. Va ser proposat l'any 1984 per [[Leslie Valiant]].<ref name="v ...complexitat computacional|de teoria de la complexitat computacional]] a l'aprenentatge automàtic. En particular, s'espera que l'alumne trobi funcions eficients (r ...3 Ko (429 paraules) - 11:40, 24 juny 2023
- En [[Aprenentatge automàtic|l'aprenentatge automàtic]], la paraula '''tensor''' fa referència informalment a dos conce ...m ara [[Tensió (mecànica)|l'esforç]] o [[Elasticitat|l'elasticitat]]. En l'aprenentatge automàtic, l'ús exacte dels tensors depèn de l'enfocament estadístic que s' ...15 Ko (2.319 paraules) - 03:41, 2 oct 2024
- ...a de forma autònoma.{{sfn|François-Lavet|2018|p=6}} Més col·loquialment, l'aprenentatge de reforç estudia sistemes que interactuen amb el seu entorn i aprenen a tr [[Fitxer:Markov diagram v1.svg|miniatura|Diagrama d'un procés d'aprenentatge de reforç.{{sfn|Sutton|Barto|2018|p=48}}]] ...19 Ko (2.976 paraules) - 11:30, 23 set 2024
- ...que es pot solucionar mitjançant enfocaments [[Aprenentatge incremental|d'aprenentatge incremental]].<ref>{{Ref-web|títol=What is Online Machine Learning?|url=htt ...idear diferents nocions de pèrdua, que donen lloc a diferents algorismes d'aprenentatge.<ref>{{Ref-web|títol=Online Machine Learning Algorithm {{!}} Online Vs Batc ...4 Ko (655 paraules) - 07:38, 26 maig 2024
Coincidències de text de pàgina
- ...adística]] de trobar una funció predictiva basada en dades. La teoria de l'aprenentatge estadístic ha donat lloc a aplicacions reeixides en camps com [[Visió artif ...ell d'entrada-sortida, on l'entrada s'associa a una sortida. El problema d'aprenentatge consisteix a inferir la funció que mapeja entre l'entrada i la sortida, de ...4 Ko (525 paraules) - 02:43, 3 març 2024
- ...nt relacionat amb [[Probablement un aprenentatge aproximadament correcte|l'aprenentatge probablement aproximadament correcte (PAC)]], on l'aprenent és avaluat pel ...de conceptes]], també és cert el contrari: l'aprenentatge de PAC implica l'aprenentatge d'Occam.<ref>{{Ref-web|títol=What Occam’s Razor Means in Machine Learning|u ...4 Ko (663 paraules) - 07:38, 26 maig 2024
- ...AC''') és un marc per a l'anàlisi matemàtica de [[Aprenentatge automàtic|l'aprenentatge automàtic]]. Va ser proposat l'any 1984 per [[Leslie Valiant]].<ref name="v ...complexitat computacional|de teoria de la complexitat computacional]] a l'aprenentatge automàtic. En particular, s'espera que l'alumne trobi funcions eficients (r ...3 Ko (429 paraules) - 11:40, 24 juny 2023
- ...que es pot solucionar mitjançant enfocaments [[Aprenentatge incremental|d'aprenentatge incremental]].<ref>{{Ref-web|títol=What is Online Machine Learning?|url=htt ...idear diferents nocions de pèrdua, que donen lloc a diferents algorismes d'aprenentatge.<ref>{{Ref-web|títol=Online Machine Learning Algorithm {{!}} Online Vs Batc ...4 Ko (655 paraules) - 07:38, 26 maig 2024
- '''L'aprenentatge de similitud''' és una àrea d'[[Aprenentatge supervisat|aprenentatge automàtic supervisat]] en [[intel·ligència artificial]]. Està estretament r == Configuració d'aprenentatge == ...5 Ko (756 paraules) - 11:30, 23 set 2024
- ...entatge de reforç|d'aprenentatge de reforç]] de [[Aprenentatge automàtic|l'aprenentatge automàtic]]. Va ser proposat per Rummery i Niranjan en una nota tècnica <re ...r Q d'una acció d'estat s'actualitza per un error, ajustat per la [[taxa d'aprenentatge]] α. Els valors Q representen la possible recompensa rebuda en el següent p ...3 Ko (530 paraules) - 10:09, 14 abr 2024
- ...l de xarxa neuronal deirecta]] lineal per a [[Aprenentatge no supervisat|l'aprenentatge no supervisat]] amb aplicacions principalment en [[Anàlisi de components pr ...alització de Gram-Schmidt|procés de Gram-Schmidt]] per produir una regla d'aprenentatge de la forma ...3 Ko (533 paraules) - 10:58, 27 feb 2025
- ...u''' és un cas especial d'[[aprenentatge automàtic]] en què un algorisme d'aprenentatge pot consultar de manera interactiva a un usuari (o a una altra font d'infor ...renentatge incremental]] en l'àmbit de [[Aprenentatge automàtic en línia|l'aprenentatge automàtic en línia]]. ...5 Ko (738 paraules) - 19:19, 13 oct 2024
- ...ament [[Classificació binària|la classificació binària]]. Els algorismes d'aprenentatge de l'espai de versions cerquen un espai predefinit d'[[Hipòtesi|hipòtesis]] ...conjunt]] de les hipòtesis 1 a {{Mvar|n}}). Es presenta un [[algorisme]] d'aprenentatge de l'espai de versions amb exemples, que utilitzarà per restringir l'espai ...5 Ko (738 paraules) - 14:09, 9 ago 2024
- [[Fitxer:Learning_Curves_(Naive_Bayes).png|miniatura|397x397px|Corba d'aprenentatge que mostra la puntuació d'entrenament i la puntuació de validació creuada.] En [[Aprenentatge automàtic|l'aprenentatge automàtic]], una '''corba d'aprenentatge''' (o '''corba d'entrenament''') [[Gràfic|representa]] el valor [[Optimitza ...5 Ko (739 paraules) - 10:06, 3 feb 2024
- ...àtic]], '''l'aprenentatge de múltiples instàncies''' (MIL) és un tipus d'[[aprenentatge supervisat]]. En lloc de rebre un conjunt d'instàncies que estan etiquetade == Aprenentatge automàtic == ...6 Ko (836 paraules) - 11:29, 23 set 2024
- ...nglès}}</ref> Una variant de [[Teoria de Hebbian|l'aprenentatge Hebbian, l'aprenentatge]] competitiu funciona augmentant l'especialització de cada node de la xarxa Els models i algorismes basats en el principi d'aprenentatge competitiu inclouen [[Quantificació vectorial|la quantificació vectorial]] ...4 Ko (602 paraules) - 09:35, 24 juny 2023
- ...ra) que utilitzen mètodes no supervisats està difuminada en els esquemes d'aprenentatge actuals.]] ...(utilitzades exclusivament en el paradigma [[Aprenentatge no supervisat|d'aprenentatge no supervisat]]). En altres paraules, els valors de sortida desitjats només ...8 Ko (1.252 paraules) - 11:20, 19 abr 2024
- ..., normalment algunes característiques d'extracció d'imatges. A través de l'aprenentatge, es donen algunes hipòtesis de la següent acció i segons la probabilitat de Els mètodes d'aprenentatge de característiques geomètriques extreuen característiques geomètriques dis ...7 Ko (1.017 paraules) - 08:02, 23 feb 2025
- ...ge de reforç]]. Se centra a estudiar el comportament de múltiples agents d'aprenentatge que conviuen en un entorn compartit. Cada agent està motivat per les seves ...ritme que obté el major nombre de punts per a un agent, la investigació en aprenentatge de reforç multiagent avalua i quantifica mètriques socials, com ara la coop ...5 Ko (792 paraules) - 11:29, 23 set 2024
- ...ectorial de rellevància (RVM)''' és una tècnica [[Aprenentatge automàtic|d'aprenentatge automàtic]] que utilitza [[Inferència bayesiana|la inferència bayesiana]] p ...ns basades en validació creuada). Tanmateix, els RVM utilitzen un mètode d'aprenentatge semblant [[Algorisme de maximització d'expectativa|a la maximització de les ...3 Ko (482 paraules) - 00:46, 13 març 2024
- ...ipus de mètode. L'empaquetament és un cas especial de l'enfocament de la [[Aprenentatge conjunt|mitjana del model]].<ref>{{Ref-web|títol=Essence of Bootstrap Aggre [[Categoria:Aprenentatge automàtic]] ...5 Ko (705 paraules) - 10:24, 24 juny 2023
- ...perceptró''', en l'àmbit d'[[aprenentatge automàtic]], és un algorisme d'[[Aprenentatge supervisat|aprenentage supervisat]] per a [[classificadors binaris]]. Un cl ...eptron algorithm.gif|miniatura|303.991x303.991px|Fig.3 Exemple de procés d'aprenentatge]]<math>out = f(z) = \left\{\begin{matrix} 1 & \mathrm{si} & \sum_{i=1}^n w_ ...3 Ko (502 paraules) - 19:00, 11 nov 2022
- ...</ref> Depenent de la complexitat del model real que es simula, la regla d'aprenentatge de la xarxa pot ser tan simple com una [[porta XOR]] o [[Error quadràtic mi ...enent del procés per desenvolupar la xarxa, hi ha tres models principals d'aprenentatge automàtic: ...8 Ko (1.188 paraules) - 12:08, 17 des 2024
- [[Fitxer:Kernel_Machine.svg|miniatura|351x351px|Síntesi de parla d'aprenentatge profund.]] La '''[[síntesi de veu]] d'aprenentatge profund''' utilitza [[Aprenentatge profund|xarxes neuronals profundes]] (DNN) per produir veu artificial a par ...4 Ko (608 paraules) - 17:30, 20 feb 2023