Question

Принципы машинного обучения, нейронных сетей. конспект короткий 50-100 слов​

Answer 1

Объяснение:

Машинное обучение (Machine Learning) это тренировка математической модели на исторических данных для того, чтобы прогнозировать какое-то событие или явление на новых данных. То есть попытка заставить алгоритмы программ совершать действия на основе предыдущего опыта, а не только на основе имеющихся данных.

Для обучения нужны исторические данные (обучающая выборка) и значение целевой переменной (то, что прогнозируем), которое соответствует заданным историческим данным. Модель наблюдает и находит зависимости между данными и целевой переменной. Эти зависимости используются моделью для нового набора данных, чтобы прогнозировать целевую переменную, которая неизвестна.

Машинное обучение включает в себя целый набор методов и алгоритмов, которые могут предсказать какой-то результат по входным данным. Например, у вас есть какая-то информация по тому, сколько стоили ценные бумаги в каждый момент из какого-то длинного промежутка времени, алгоритмы машинного обучения могут предсказать, сколько эти бумаги будут стоить в будущем.

Алгоритмов машинного обучение большое множество: одни эффективны для решения одного типа задач задач, вторые — для другого. Важно не путать машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект, это принципиально разные вещи. Обучить искусственный интеллект можно не только методами машинного обучения, а кроме нейросетевых алгоритмов есть ещё и классическое обучение, и обучение с подкреплением.

Answer 2

Принципы машинного обучения и нейронных сетей:

1. Обучение на данных: Модели учатся на основе предоставленных данных, выявляя закономерности.

2. Нейронные сети: Модели, вдохновленные работой мозга, состоят из искусственных нейронов и слоев.

3. Обратное распространение ошибки: Метод обучения, где модель корректирует веса, минимизируя ошибку на обучающих данных.

4. Глубокое обучение: Использование многослойных нейронных сетей для изучения сложных зависимостей.

5. Регуляризация: Техники, уменьшающие переобучение моделей.

6. Оценка и тестирование: Валидация моделей на тестовых данных для измерения их производительности.

7. Гиперпараметры: Параметры модели, настраиваемые до обучения.

8. Статистика и оптимизация: Методы оптимизации, такие как градиентный спуск, используются для настройки моделей.

9. Применение: Машинное обучение применяется в решении разнообразных задач, от классификации до генерации данных.

10. Обучение на больших данных: Увеличение объема данных может улучшить производительность моделей.