論文の概要: Learning Algorithms Made Simple
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09186v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 18:39:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 15:53:25.719977
- Title: Learning Algorithms Made Simple
- Title（参考訳）: 簡単な学習アルゴリズム
- Authors: Noorbakhsh Amiri Golilarz, Elias Hossain, Abdoljalil Addeh, Keyan Alexander Rahimi,
- Abstract要約: 人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、ハイブリッドモデルの主な概念についてレビューする。
本稿では,学習アルゴリズムの概要と現状,応用,今後の方向性について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we discuss learning algorithms and their importance in different types of applications which includes training to identify important patterns and features in a straightforward, easy-to-understand manner. We will review the main concepts of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), deep learning (DL), and hybrid models. Some important subsets of Machine Learning algorithms such as supervised, unsupervised, and reinforcement learning are also discussed in this paper. These techniques can be used for some important tasks like prediction, classification, and segmentation. Convolutional Neural Networks (CNNs) are used for image and video processing and many more applications. We dive into the architecture of CNNs and how to integrate CNNs with ML algorithms to build hybrid models. This paper explores the vulnerability of learning algorithms to noise, leading to misclassification. We further discuss the integration of learning algorithms with Large Language Models (LLM) to generate coherent responses applicable to many domains such as healthcare, marketing, and finance by learning important patterns from large volumes of data. Furthermore, we discuss the next generation of learning algorithms and how we may have an unified Adaptive and Dynamic Network to perform important tasks. Overall, this article provides brief overview of learning algorithms, exploring their current state, applications and future direction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、学習アルゴリズムと、重要なパターンや特徴を分かりやすく理解しやすい方法で識別する訓練を含む、様々なタイプのアプリケーションにおけるそれらの重要性について論じる。
人工知能(AI)、機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、ハイブリッドモデルの主な概念についてレビューする。
本稿では,教師付き,教師なし,強化学習などの機械学習アルゴリズムの重要な部分についても論じる。
これらのテクニックは、予測、分類、セグメンテーションといった重要なタスクに使用できる。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像処理やビデオ処理など多くの用途に使われている。
CNNのアーキテクチャと、CNNをMLアルゴリズムに統合してハイブリッドモデルを構築する方法について検討する。
本稿では,学習アルゴリズムのノイズに対する脆弱性について検討し,誤分類につながる。
さらに,大規模言語モデル(LLM)と学習アルゴリズムの統合を議論し,大量のデータから重要なパターンを学習することで,医療,マーケティング,金融など多くの分野に適用可能な一貫性のある応答を生成する。
さらに、次世代の学習アルゴリズムと、重要なタスクを実行するためにAdaptive and Dynamic Networkを統一する方法について論じる。
全体として、本記事では、学習アルゴリズムの概要、現状、応用、今後の方向性について概説する。
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