멀티모덜 학습

기계 학습과 데이터 마이닝
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클러스터 분석 BIRCH CURE 알고리즘 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 퍼지 클러스터링 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS 평균이동
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 선형 판별 분석 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 무작위 표본 합의 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인 고립 포레스트
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강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 액티브 러닝 크라우드소싱 휴먼인더루프 RLHF
모델 진단 결정계수 혼동 행렬 러닝 커브 수신자 조작 특성
이론 커널 메소드 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
회의/저널 NeurIPS ICML ICLR ML JMLR
관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록 기계 탈학습 지식 증류 유사도 학습 대조 학습
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멀티모덜 학습( - 學習, 영어: multimodal learning)은 기계 학습의 맥락에서 문제의 실제 현상에 대한 보다 강력한 모델을 만들기 위해 텍스트, 오디오 또는 이미지와 같은 다양한 양식의 데이터를 조합하여 사용하는 일종의 딥 러닝이다. 이와 대조적으로, 단일(singular) 모달 학습은 텍스트(일반적으로 특징 벡터로 표시됨) 또는 이미징 데이터(픽셀 강도 및 주석 태그로 구성됨)를 독립적으로 분석한다. 다중 모드 기계 학습은 전문적인 모델링 전략과 알고리즘을 사용하여 근본적으로 다른 통계 분석을 결합하여 실제 세계를 표현하는 데 더 가까운 모델을 만든다.

• 대형 언어 모델(LLM)
• 홉필드 네트워크
• 마르코프 네트워크
• 마르코프 연쇄 몬테카를로

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