Machine Learning with Noisy Labels: Definitions, Theory, Techniques, and Solutions The book "Machine Learning with Noisy Labels" provides a comprehensive overview of the challenges and solutions for dealing with noisy labels in machine learning. The author, Yaser Sheikh, is a renowned expert in the field of computer vision and machine learning, and this book offers a thorough understanding of the various definitions, theories, techniques, and solutions for addressing noisy labels in machine learning. The book begins by defining what noisy labels are and their impact on machine learning algorithms. It explains how noisy labels can lead to biased models that perpetuate errors, resulting in poor performance and incorrect predictions. The author then delves into the theoretical foundations of machine learning with noisy labels, discussing the underlying principles and mathematical formulations that govern the process. The book covers several techniques for dealing with noisy labels, including noise-tolerant loss functions, robust optimization methods, and ensemble learning approaches. These techniques are presented in a clear and concise manner, making it easy for readers to understand and apply them in real-world applications. Additionally, the book explores the limitations and trade-offs of each technique, providing a balanced perspective on their effectiveness.

Машинное обучение с шумными метками: определения, теория, методы и решения В книге «Машинное обучение с шумными метками» представлен всесторонний обзор проблем и решений для работы с шумными метками в машинном обучении. Автор, Ясер Шейх, является известным экспертом в области компьютерного зрения и машинного обучения, и эта книга предлагает полное понимание различных определений, теорий, методов и решений для обращения к шумным меткам в машинном обучении. Книга начинается с определения того, что такое шумные метки и их влияние на алгоритмы машинного обучения. Он объясняет, как шумные этикетки могут привести к предвзятым моделям, которые увековечивают ошибки, что приводит к низкой производительности и неверным прогнозам. Затем автор углубляется в теоретические основы машинного обучения с шумными метками, обсуждая основополагающие принципы и математические формулировки, управляющие процессом. Книга охватывает несколько техник работы с шумными метками, включая функции потери, устойчивые к шуму, надежные методы оптимизации и подходы к обучению ансамблей. Эти методы представлены в ясной и сжатой форме, что позволяет читателям легко понимать и применять их в реальных приложениях. Кроме того, книга исследует ограничения и компромиссы каждой техники, обеспечивая сбалансированный взгляд на их эффективность.

''