ऑनलाइन सीखने को समझने में अच्छे संदर्भ क्या हैं?


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विशेष रूप से, मैं मशीन लर्निंग सिस्टम के बारे में जानने के लिए संसाधनों के लिए कह रहा हूं जो ऑपरेशन के दौरान अपने संबंधित विश्वास नेटवर्क (या समकक्ष) को अपडेट कर सकते हैं। मैं भी कुछ भर में चला गया, हालांकि मैं उन्हें बुकमार्क करने में विफल रहा।

जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, यह इंटरनेट पर खोज करने के लिए एक बहुत ही चुनौतीपूर्ण विषय है।


जब उपयोगकर्ताओं को उत्तर की सूची में योगदान करने के लिए कहा जाता है, तो प्रश्न को समुदाय विकी के रूप में चिह्नित किया जाना चाहिए । मैंने इस सवाल को बदल दिया है।
रॉबर्ट कार्टेनो

जवाबों:


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अधिकांश ऑनलाइन लर्निंग एल्गोरिदम इनमें से कम से कम एक से आते हैं:

  • धारणा

    आर्ट पेसेप्ट्रॉन की स्थिति निष्क्रिय-आक्रामक एल्गोरिथ्म , संरचित बोधक और उनकी कई किस्में हैं।

  • जीतने वाला

    Winnow को घातांक ढाल विधियों के रूप में सुधार किया गया है , और संरचित समस्याओं पर भी लागू किया जा सकता है । ऐसी किस्में भी हैं जो एल 1 नियमितीकरण (स्पार्सिटी की गारंटी के लिए) के साथ सीधे सौदा करती हैं, जैसे एसएमआईडीएएस

  • स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट

    स्टोचैस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट तब होता है जब आप संभावित रूप से बैच समस्या के लिए ऑनलाइन अनुकूलन लागू करते हैं। कला एल्गोरिदम के राज्य लेओन बोटोऊ के हैं LaSVM , Pegasos , और कई तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम आसानी से इस सेटिंग में प्रशिक्षित किया जा सकता है। कई उदाहरणों के लिए थीनो ट्यूटोरियल देखें । शायद ऑनलाइन ईएम यहां फिट बैठता है।

  • कण छानने का काम

    इसे राओ-ब्लैकवेल्ड इंट्रेंस के रूप में भी जाना जाता है, और यह आपको एक ग्राफिकल / संभाव्य मॉडल को और अधिक अपडेट करने की अनुमति देता है। कुछ अच्छे उदाहरण एसएमसी पर ऑनलाइन विषय मॉडल और एनआईपीएस ट्यूटोरियल हैं

ऑनलाइन सीखने के साथ कुछ व्यापक मुद्दे भी हैं, जैसे ऑनलाइन-टू-बैच रूपांतरण , गुठली के साथ ऑनलाइन सीखने के लिए बजट तकनीक (जैसे कागज , यह कागज , और यह कागज ), सामान्यीकरण सीमा के कई अलग-अलग स्वाद, विरलता संबंधी चिंताएं (और भी) SMIDAS पेपर मैंने ऊपर उद्धृत किया है), मेमोरी बचाने के लिए हैशिंग , और कई अन्य मुद्दे।


बहुत जानकारीपूर्ण उत्तर!
तैफून पे


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यदि आप ऑनलाइन सीखने के पीछे के सिद्धांत की जानकारी चाहते हैं, तो सेसा-बियानची और लुगोसी की पुस्तक एक ठोस संदर्भ है।


मैं इसे देखूंगा, धन्यवाद। यह वास्तव में विकिपीडिया द्वारा प्रदान किए गए दो सुझावों में से एक था ( en.wikipedia.org/wiki/Online_machine_learning कुछ मदद का उपयोग कर सकता है)
जेट्सोल्ड्स

एक अन्य उपयोगी स्रोत जॉन लैंगफोर्ड की पोस्ट की श्रृंखला है: hunch.net/?cat=7
सुरेश वेंकट


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मशीन लर्निंग - पाठ्यक्रम सामग्री - स्टैनफोर्ड http://www.stanford.edu/class/cs229/materials.html

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वीडियो व्याख्यान http://freescienceonline.blogspot.com/2007/07/machine-learning-and-artific.html

मशीन लर्निंग के लिए गाऊसी प्रक्रियाएं http://www.gaussianprocess.org/gpml/


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यह विशेष रूप से ऑनलाइन सीखने के बारे में बात नहीं करता है। गाऊसी प्रक्रिया पुस्तक शायद ही गाऊसी प्रक्रियाओं के लिए ऑनलाइन सन्निकटन का उल्लेख करती है।
एलेक्जेंड्रे पासोस
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