Învățarea distanței pentru clasificarea cu marjă ridicată. Algoritmul LMNN

Ilustrare a vecinătății unei intrări înainte de antrenare (stânga), respectiv după (dreapta) [1]

Metrici O distanță peste un set este o funcție între două puncte care satisface următoarele condiții, : (nonnegativitatea) (idempotența) (simetria) (inegalitatea triunghiului) Aceste proprietăți sunt considerate a fi axiomele distanței și reflectă proprietăți intuitive despre conceptul de distanță. O pseudo distanță trebuie să respecte aceste proprietăți cu excepția condiției 2, unde doar este necesar. Similaritatea …

Citește mai multÎnvățarea distanței pentru clasificarea cu marjă ridicată. Algoritmul LMNN

Învățarea rețelelor neuronale

Acest articol vine ca o completare la primul articol (https://code-it.ro//introducere-in-retele-neuronale-teorie-si-aplicatii/) despre rețele neuronale, care tratează intuițiile din spatele acestora, cum au apărut și alte noțiuni introductive. În acest articol extind ce am început acolo la capitolul Modalități de învățare a rețelelor neuronale, într-o manieră mai sistematică. Paradigmele învățării Învăţarea automată, unul din subdomeniile de bază …

Citește mai multÎnvățarea rețelelor neuronale

An introductory guide on distributed training of neural networks

Introduction The advent of complex deep learning models, which range from millions to billions of parameters, opened in recent years, the field of Distributed Deep Learning (DDL). DDL is primarily concerned with methods to improve the training and inference of deep learning models, especially neural networks, thru distributed computing. Until the 1980s, neural networks were …

Citește mai multAn introductory guide on distributed training of neural networks

Importanța scalării trăsăturilor în Machine Learning

Recent am avut de lucru la un sistem nesupravegheat de clasificare. Foloseam metode statistice de clustering (covarianța empirică în principal) și OCSVM(One Class Support Vector Machine), dar care aveau rezultate foarte proaste deși peste 99% din date formau un cluster bine definit(eliptic). Problema era cu o serie de outlieri foarte îndepărtați, care făceau foarte problematică …

Citește mai multImportanța scalării trăsăturilor în Machine Learning

Detecția intruziunilor în rețele de calculatoare folosind învățarea automată

Cuprins Introducere Tipuri de intruziuni în cadrul rețelelor decomunicații Sisteme de detecție a intruziunilor (SDI) Măsurarea performanței Metode de clasificare a pachetelor Tabele de dispersie compacte pentru arbori de decizie Arbori de decizie generici Arbori de decizie cu tabele de dispersie Autocodificatori variaționali Concluzii Introducere Proliferarea Internetului Lucrurilor(Internet of Things – IoT), prin crearea unui …

Citește mai multDetecția intruziunilor în rețele de calculatoare folosind învățarea automată

Introducere în rețele neuronale – Teorie și aplicații

Retele neuronale

Domeniul rețelelor neuronale este unul foarte activ la ora actuală, lucru oarecum surprinzător, ținând cont că unele idei au apărut în urmă cu 60 de ani. Doar în ultimii ani, acest domeniu a devenit cu adevărat atractiv, datorită plăcilor GPU care au permis o viteză de antrenare mult mai mare. Rețelele neuronale fac parte din …

Citește mai multIntroducere în rețele neuronale – Teorie și aplicații