U-Net

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği
Problemler Sınıflandırma Kümeleme Regresyon Anomali tespiti Association rules Pekiştirmeli öğrenme Yapılandırılmış tahmin Öznitelik mühendisliği Öznitelik öğrenmesi Öznitelik çıkarımı Online öğrenme Yarı-gözetimli öğrenme Gözetimsiz öğrenme Sıralama öğrenme Gramer Tümevarımı
Gözetimli öğrenme Karar ağacı Birlik öğrenmesi k-YK Doğrusal regresyon Naive Bayes Sinir ağları Lojistik regresyon Relevance vector machine (RVM) Support vector machine (SVM) Rastgele orman
Kümeleme BIRCH Hiyerarşik k-means Beklenti maksimizasyon DBSCAN OPTICS Mean-shift
Boyut indirgeme Faktör analizi CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE
Yapılandırılmış tahmin Grafiksel modeller (Bayes ağları, CRF, HMM)
Anomali tespiti k-NN Local outlier factor
Sinir ağları Perseptron Otokodlayıcı Derin öğrenme RNN LSTM Kısıtlı Boltzmann makinesi SOM Kıvrımlı sinir ağları
Pekiştirmeli öğrenme Q-Learning SARSA Temporal Difference (TD)
Teori Bias-variance ikilemi Hesaplamalı öğrenme teorisi Empirik risk minimizasyonu Occam learning PAC learning İstatistiki öğrenme teorisi VC theory
Konferanslar ve dergiler NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
g t d

U-Net, Freiburg Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde biyomedikal alanlardaki görüntü işleme çalışmalarında bölümleme yapmak için geliştirilmiş bir evrişimsel sinir ağıdır. Ağ mimarisi, tamamen evrişimli ağa dayanmaktadır ve daha az eğitim görüntüsü ile çalışmak ve daha hassas bölümlemeler sağlamak için değiştirilmiş ve genişletilmiştir.^[1] Arıca bu ağ o kadar hızlıdır ki, 512x512 piksellik bir görüntünün bölümlemesi GPU’da 1 saniyeden daha kısa sürer.^[2]

1. ^ Long, Jonathan; Shelhamer, Evan; Darrell, Trevor (8 Mart 2015). "Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation". arXiv:1411.4038 [cs]. 20 Mayıs 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Mayıs 2021. 
2. ^ Ronneberger, Olaf; Fischer, Philipp; Brox, Thomas (18 Mayıs 2015). "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation". arXiv:1505.04597 [cs]. 18 Mayıs 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 18 Mayıs 2021.