Book Description: Machine Learning with Noisy Labels: Definitions, Theory, Techniques, and Solutions In today's fast-paced technological era, machine learning has become an integral part of our daily lives. From virtual assistants to self-driving cars, machine learning algorithms are revolutionizing the way we live and work. However, the process of developing these algorithms is not without its challenges. One of the significant obstacles is the need for carefully curated and cleanly labeled training sets, which can be expensive and time-consuming to acquire. This limitation hinders the progress of machine learning research and development, especially when working with large-scale datasets. To overcome this challenge, this book "Machine Learning with Noisy Labels: Definitions, Theory, Techniques, and Solutions" provides a comprehensive introduction to machine learning with noisy labels, making it suitable for senior undergraduate students, postgraduate students, researchers, and practitioners who use and research machine learning methods. The Book's Content: The book begins by defining the noisy label learning problem and introducing the different types of label noise that can occur during the training process. It then delves into the theory behind the problem, providing a deep understanding of the underlying principles. The main techniques and methods that enable effective use of noisy label training sets are presented, allowing readers to understand, reproduce, and design regression, classification, segmentation, and detection models that can be trained with largescale noisy label training sets. Types of Label Noise: The book categorizes label noise into three primary categories: 1. Random label noise: This type of noise occurs due to human errors or random fluctuations in the labeling process. 2.

Машинное обучение с шумными метками: определения, теория, методы и решения В современную стремительную технологическую эру машинное обучение стало неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. От виртуальных помощников до самоуправляемых автомобилей, алгоритмы машинного обучения революционизируют наш образ жизни и работы. Однако процесс разработки этих алгоритмов не лишен своих вызовов. Одним из существенных препятствий является необходимость тщательно курируемых и чисто маркированных тренировочных наборов, приобретение которых может быть дорогостоящим и длительным. Это ограничение препятствует прогрессу исследований и разработок в области машинного обучения, особенно при работе с крупномасштабными наборами данных. Чтобы преодолеть эту проблему, в этой книге «Машинное обучение с шумными метками: определения, теория, методы и решения» представлено всестороннее введение в машинное обучение с шумными метками, что делает его подходящим для студентов старших курсов, аспирантов, исследователей и практиков, которые используют и исследуют методы машинного обучения. Содержание книги: Книга начинается с определения проблемы обучения шумных этикеток и введения различных типов шума этикеток, которые могут возникнуть в процессе обучения. Затем он углубляется в теорию, лежащую в основе проблемы, обеспечивая глубокое понимание основополагающих принципов. Представлены основные методы и методы, которые позволяют эффективно использовать тренировочные наборы с шумными этикетками, что позволяет читателям понимать, воспроизводить и разрабатывать модели регрессии, классификации, сегментации и обнаружения, которые можно обучать с помощью масштабных тренировочных наборов с шумными этикетками. Типы шума от этикеток: Книга классифицирует шум от этикеток на три основные категории: 1. Случайный шум метки: Этот тип шума возникает из-за человеческих ошибок или случайных колебаний в процессе маркировки. 2.

L'apprentissage automatique avec des étiquettes bruyantes : définitions, théorie, méthodes et solutions Dans l'ère technologique rapide moderne, l'apprentissage automatique est devenu une partie intégrante de notre vie quotidienne. Des assistants virtuels aux voitures autonomes, les algorithmes d'apprentissage automatique révolutionnent notre mode de vie et de travail. Cependant, le processus de développement de ces algorithmes n'est pas sans appel. L'un des obstacles majeurs est la nécessité de kits d'entraînement soigneusement supervisés et marqués, dont l'acquisition peut être coûteuse et longue. Cette restriction entrave les progrès de la recherche et du développement dans le domaine de l'apprentissage automatique, en particulier lorsqu'il s'agit d'ensembles de données à grande échelle. Pour surmonter ce problème, ce livre intitulé « L'apprentissage automatique avec des étiquettes bruyantes : définitions, théorie, méthodes et solutions » présente une introduction complète à l'apprentissage automatique avec des étiquettes bruyantes, ce qui le rend approprié pour les étudiants de troisième cycle, les étudiants de troisième cycle, les chercheurs et les praticiens qui utilisent et explorent les techniques d'apprentissage automatique. Contenu du livre : livre commence par identifier le problème de l'apprentissage des étiquettes bruyantes et de l'introduction des différents types de bruit des étiquettes qui peuvent survenir au cours du processus d'apprentissage. Il s'oriente ensuite vers la théorie qui sous-tend le problème, permettant une compréhension approfondie des principes fondamentaux. s techniques et techniques de base qui permettent d'utiliser efficacement les kits d'entraînement avec des étiquettes bruyantes sont présentées, ce qui permet aux lecteurs de comprendre, de reproduire et de développer des modèles de régression, de classification, de segmentation et de détection qui peuvent être enseignés avec des kits d'entraînement à grande échelle avec des étiquettes bruyantes. Types de bruit des étiquettes : livre classe le bruit des étiquettes en trois grandes catégories : 1. Bruit d'étiquette aléatoire : Ce type de bruit est dû à des erreurs humaines ou à des fluctuations aléatoires dans le processus de marquage. 2.

Machine learning con etiquetas ruidosas: definiciones, teoría, métodos y soluciones En la rápida era tecnológica actual, el machine learning se ha convertido en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta autos autogestionados, los algoritmos de aprendizaje automático revolucionan nuestro estilo de vida y trabajo. n embargo, el proceso de desarrollo de estos algoritmos no carece de sus llamadas. Un obstáculo importante es la necesidad de conjuntos de entrenamiento cuidadosamente supervisados y puramente etiquetados, cuya adquisición puede ser costosa y larga. Esta limitación impide el avance de la investigación y el desarrollo en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos a gran escala. Para superar este problema, este libro «Machine arning con etiquetas ruidosas: definiciones, teoría, métodos y soluciones» presenta una introducción integral al aprendizaje automático con etiquetas ruidosas, lo que lo hace adecuado para estudiantes de último año, estudiantes de posgrado, investigadores y practicantes que utilizan e investigan técnicas de aprendizaje automático. Contenido del libro: libro comienza con la identificación del problema del aprendizaje de etiquetas ruidosas y la introducción de diferentes tipos de etiquetas de ruido que pueden ocurrir durante el proceso de aprendizaje. Luego profundiza en la teoría subyacente al problema, proporcionando una comprensión profunda de los principios fundamentales. Se presentan técnicas y métodos básicos que permiten el uso eficiente de kits de entrenamiento con etiquetas ruidosas, lo que permite a los lectores comprender, reproducir y desarrollar modelos de regresión, clasificación, segmentación y detección que pueden ser entrenados con kits de entrenamiento a gran escala con etiquetas ruidosas. Tipos de ruido de las etiquetas: libro clasifica el ruido de las etiquetas en tres categorías principales: 1. Ruido aleatorio de la etiqueta: Este tipo de ruido surge de errores humanos o fluctuaciones aleatorias en el proceso de etiquetado. 2.

Maschinelles rnen mit lauten Tags: Definitionen, Theorie, Methoden und Lösungen In der heutigen schnelllebigen technologischen Ära ist maschinelles rnen zu einem festen Bestandteil unseres täglichen bens geworden. Von virtuellen Assistenten bis hin zu selbstfahrenden Autos revolutionieren Algorithmen für maschinelles rnen unsere bens- und Arbeitsweise. Der Entwicklungsprozess dieser Algorithmen ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Ein wesentliches Hindernis ist die Notwendigkeit sorgfältig kuratierter und sauber beschrifteter Trainingssets, deren Anschaffung teuer und langwierig sein kann. Diese Einschränkung behindert den Fortschritt von Forschung und Entwicklung im Bereich des maschinellen rnens, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen. Um dieses Problem zu überwinden, bietet dieses Buch „Machine arning with Noise Labels: Definitionen, Theorie, Methoden und Lösungen“ eine umfassende Einführung in Machine arning mit Noise Labels, die es für Studenten, Doktoranden, Forscher und Praktiker geeignet macht, die Methoden des maschinellen rnens anwenden und erforschen. Inhalt des Buches: Das Buch beginnt mit der Identifizierung des Problems des rnens von lauten Etiketten und der Einführung der verschiedenen Arten von Etikettengeräuschen, die während des rnprozesses auftreten können. Es geht dann tiefer in die Theorie hinter dem Problem und bietet ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Prinzipien. Es werden grundlegende Methoden und Techniken vorgestellt, die es ermöglichen, Trainingssets mit lauten Etiketten effektiv zu nutzen, so dass die ser Regressions-, Klassifikations-, Segmentierungs- und Erkennungsmodelle verstehen, reproduzieren und entwickeln können, die mit großen Trainingssets mit lauten Etiketten trainiert werden können. Arten von Etikettenrauschen: Das Buch klassifiziert Etikettenrauschen in drei Hauptkategorien: 1. Zufälliges Etikettenrauschen: Diese Art von Rauschen entsteht durch menschliche Fehler oder zufällige Schwankungen im Markierungsprozess. 2.

''

Noisy Tag Machine arning: Tanımlar, Teori, Yöntemler ve Çözümler Günümüzün hızlı teknolojik çağında, makine öğrenimi günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Sanal asistanlardan kendi kendini süren arabalara kadar, makine öğrenme algoritmaları yaşama ve çalışma şeklimizde devrim yaratıyor. Ancak, bu algoritmaları geliştirme süreci zorlukları olmadan değildir. Önemli bir engel, pahalı ve zaman alıcı olabilen, özenle seçilmiş ve tamamen etiketlenmiş eğitim kitlerine duyulan ihtiyaçtır. Bu sınırlama, özellikle büyük ölçekli veri kümeleriyle uğraşırken, makine öğrenimi araştırma ve geliştirmesinin ilerlemesini engellemektedir. Bu sorunun üstesinden gelmek için, "Noisy Tag Machine arning: Definitions, Theory, Methods, and Solutions" (Gürültülü Etiket Makine Öğrenimi: Tanımlar, Teori, Yöntemler ve Çözümler) adlı bu kitap, gürültülü etiket makine öğrenimine kapsamlı bir giriş yaparak, makine öğrenme tekniklerini kullanan ve araştıran son sınıf öğrencileri, yüksek lisans öğrencileri, araştırmacılar ve uygulayıcılar için uygun hale getirmektedir. Kitabın içeriği: Kitap, gürültülü etiketlerin öğretilmesi problemini tanımlayarak ve öğrenme sürecinde ortaya çıkabilecek farklı etiket gürültüsü türlerini tanıtarak başlar. Daha sonra sorunun arkasındaki teoriyi araştırır ve altta yatan ilkelerin derinlemesine anlaşılmasını sağlar. Gürültülü etiket eğitim setlerinin etkin kullanımını sağlayan temel teknik ve teknikler, okuyucuların büyük ölçekli gürültülü etiket eğitim setleri ile eğitilebilen regresyon, sınıflandırma, segmentasyon ve algılama modellerini anlamalarını, çoğaltmalarını ve geliştirmelerini sağlar. Etiket gürültüsü türleri: Kitap, etiket gürültüsünü üç ana kategoriye ayırır: 1. Rastgele işaret gürültüsü: Bu tür gürültü, insan hatasından veya işaretleme işlemindeki rastgele dalgalanmalardan kaynaklanır. 2.

Noisy Tag Machine arning: Definitions, Theory, Methods and Solutions في العصر التكنولوجي سريع الخطى اليوم، أصبح التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية. من المساعدين الافتراضيين إلى السيارات ذاتية القيادة، تحدث خوارزميات التعلم الآلي ثورة في الطريقة التي نعيش ونعمل بها. ومع ذلك، فإن عملية تطوير هذه الخوارزميات لا تخلو من التحديات. تتمثل إحدى العقبات المهمة في الحاجة إلى مجموعات تدريب منسقة بعناية ومحضة، والتي يمكن أن تكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً للحصول عليها. يعيق هذا القيد تقدم البحث والتطوير في التعلم الآلي، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق. للتغلب على هذه المشكلة، يقدم هذا الكتاب، «التعلم الآلي للعلامة الصاخبة: التعريفات والنظرية والطرق والحلول»، مقدمة شاملة للتعلم الآلي للعلامات الصاخبة، مما يجعله مناسبًا لكبار الطلاب وطلاب الدراسات العليا والباحثين والممارسين الذين استخدام واستكشاف تقنيات التعلم الآلي. محتويات الكتاب: يبدأ الكتاب بتحديد مشكلة تدريس الملصقات الصاخبة وإدخال أنواع مختلفة من ضوضاء الملصقات التي قد تنشأ في عملية التعلم. ثم يتعمق في النظرية الكامنة وراء المشكلة، مما يوفر فهمًا عميقًا للمبادئ الأساسية. يتم تقديم التقنيات والتقنيات الأساسية التي تمكن من الاستخدام الفعال لمجموعات تدريب الملصقات الصاخبة، مما يسمح للقراء بفهم وإعادة إنتاج وتطوير نماذج الانحدار والتصنيف والتجزئة والكشف التي يمكن تدريبها باستخدام مجموعات تدريب ذات علامات صاخبة واسعة النطاق. أنواع ضوضاء الملصقات: يصنف الكتاب ضوضاء الملصقات إلى ثلاث فئات رئيسية: 1. ضوضاء العلامة العشوائية: يرجع هذا النوع من الضوضاء إلى خطأ بشري أو تقلبات عشوائية في عملية وضع العلامات. 2.