Содержание
- 2. Что же такое машинное обучение? Машинное обучение считается ветвью искусственного интеллекта, основная идея которого заключается в
- 3. Обучение с учителем Supervised learning Один из разделов машинного обучения, посвященный решению следующей задачи. Имеется множество
- 4. Обучение без учителя Unsupervised learning Один из разделов машинного обучения . Изучает широкий класс задач обработки
- 5. Нейронная сеть Это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования
- 6. Метод опорных векторов Особым свойством метода опорных векторов является непрерывное уменьшение эмпирической ошибки классификации и увеличение
- 7. Бустинг Процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции
- 8. Задачи машинного обучения - Регрессии Классификации Кластеризации Уменьшения размерности Выявления аномалий
- 9. Задачи регрессии Метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств. Данные состоят из пар значений зависимой
- 10. Задача классификации Один из разделов машинного обучения, посвященный решению следующей задачи. Имеется множество объектов (ситуаций), разделённых
- 11. Задача кластеризации Задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый
- 12. Задача уменьшений размерности Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее
- 13. Задача выявления аномалий В анализе данных есть два направления, которые занимаются поиском аномалий: детектирование выбросов и
- 15. Скачать презентацию