論文の概要: Machine Learning: a Lecture Note

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03861v1
• Date: Tue, 06 May 2025 16:03:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.879293
• Title: Machine Learning: a Lecture Note
• Title（参考訳）: 機械学習: 講義ノート
• Authors: Kyunghyun Cho,
• Abstract要約: この講義ノートは、データサイエンスの初等生と博士課程の学生、あるいは機械学習の基礎的アイデアに関する規律を準備することを目的としている。 それは、機械学習の基本的なアイデアから始まり、分類を主なターゲットタスクとする。 これらの基本的な考え方に基づいて、講義ノートは教師なし学習に対する確率論的アプローチを深く探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.31735291774885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This lecture note is intended to prepare early-year master's and PhD students in data science or a related discipline with foundational ideas in machine learning. It starts with basic ideas in modern machine learning with classification as a main target task. These basic ideas include loss formulation, backpropagation, stochastic gradient descent, generalization, model selection as well as fundamental blocks of artificial neural networks. Based on these basic ideas, the lecture note explores in depth the probablistic approach to unsupervised learning, covering directed latent variable models, product of experts, generative adversarial networks and autoregressive models. Finally, the note ends by covering a diverse set of further topics, such as reinforcement learning, ensemble methods and meta-learning. After reading this lecture note, a student should be ready to embark on studying and researching more advanced topics in machine learning and more broadly artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: この講義ノートは、データサイエンスの初等生と博士課程の学生、あるいは機械学習の基礎的アイデアに関する規律を準備することを目的としている。 それは、機械学習の基本的なアイデアから始まり、分類を主なターゲットタスクとする。 これらの基本的な考え方には、損失の定式化、バックプロパゲーション、確率勾配降下、一般化、モデル選択、および人工ニューラルネットワークの基本ブロックが含まれる。 これらの基本的な考え方に基づいて、講義ノートは教師なし学習に対する確率論的アプローチを深く探求し、指示された潜在変数モデル、専門家の産物、生成的敵ネットワーク、自己回帰モデルをカバーする。 最後に、ノートは強化学習、アンサンブルメソッド、メタ学習など、さまざまなトピックをカバーすることで終わる。 この講義ノートを読んだ後、学生は機械学習とより広い人工知能の高度なトピックを研究し研究する準備を整えるべきである。

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