К.В. Воронцов Обзор постановок оптимизационных задач машинного обучения

Аннотация: В последние годы всё более экзотические постановки задач возникают в машинном обучении. Мы уже не можем сказать, что машинное обучение – это в основном классификация, кластеризация, регрессия и восстановления плотности распределения по эмпирическим данным. Новые типы задач обучения – semi-supervised, transfer, representation, self-supervised, adversarial, privileged, meta, one-shot, few shot, positive-unlabeled, и другие, р