说明

数据类型包括时序数据、文本数据和图像数据。所属类别包括分类、聚类、预测、强化学习等。

课程专题

实战 https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%A1%88%E4%BE%8B 案例https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E8%A5%BF%E6%B5%A6%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E9%A1%B9%E7%9B%AE

模型列表

模型名称	所属类别	数据类型	应用场景
AutoEncoder	分类	时序数据	检测异常
mWDN	分类	时序数据	分类时序数据
Time Series Transformer	分类	时序数据	分类时序数据
InceptionTime	分类	时序数据	分类时序数据
GraphRAG	分析文本	文本数据	分析文本数据
使用共形预测生成图像分类器的不确定集 Conformal Prediction	预测	图像数据	生成图像分类器的不确定集
分类器的包装器	预测	图像数据	以用户指定的概率输出包含真实标签的预测集
原型网络	少样本学习
人在环路的机器学习
OneKE	预测信息和抽取知识	文本数据	构建知识图谱
生成式人工智能
DDMT	分类	图像数据	多变量时间序列异常检测
DDPM		图像数据	异常检测
CL4KT		文本数据	知识跟踪
DGEKT		文本数据	知识跟踪
SAINTplus			知识跟踪
GraphKT			知识跟踪
iCaRL	增量学习	图像数据	计算机视觉
图数据库	图		规划物流路线
HGT以构图	预测	图数据	预测图的节点属性
DIFFPOOL	分类	图数据	图分类
VGAE	预测	图数据	预测链接
GAT	分类	图数据	图分类
GCNN和半监督方法	分类	图数据	图分类
DGL和GraphSAGE	预测	图数据	预测链接
Jena	推理	规则知识	本体和规则推理
遗传算法			PEM优化效率
DINOv2			自监督学习
EWC	增量学习分类		视觉相关
iCaRL	增量学习分类		视觉相关