Question

ХЕЛП!!!40 баллов !! Определите, с помощью каких типов машинного обучения решаются следующие задачи. Обоснуйте свой ответ. 1. По физико-географических и экономическим показателям разбить страны мира на группы схожих по экономическому положению государств. 2. Вы собрались на встречу с друзьями но в вашем распоряжении только стары наряды. Попробуйте составить новый наряд из имеющих вещей.

Answer 1

Ответ:

1)обучение с учителем (supervised learning)

2)самообучение (unsupervised learning)

Объяснение:

1)ИИ работает по алгоритму в процессе обучения нет заранее установленных ответов. Его цель — найти смысловые связи между отдельными данными, выявить шаблоны и закономерности

Таким образом он и разбивает на группы, классы

2)ИИ должен изучить отношения между этими двумя классификациями, чтобы затем суметь соответствующим образом маркировать новые операции и разбить на группы

Answer 2

Для решения данных задач можно применить различные типы машинного обучения. Давайте разберемся, какие методы могут быть использованы в каждой из задач.

1. Разбиение стран мира на группы по экономическому положению: Эта задача входит в область обучения с учителем, а именно в задачу кластеризации. Кластеризация - это процесс разделения данных на группы (кластеры) на основе их схожести. В данном случае, вы могли бы использовать следующие методы: - K-Means: Этот алгоритм разбивает страны на кластеры на основе схожих экономических показателей. Выбирается количество кластеров (групп), и алгоритм пытается минимизировать разницу между странами внутри каждой группы. - Иерархическая кластеризация: Этот метод создает дерево кластеров, разделяя страны на подгруппы на основе их схожести. Вы можете выбирать уровень дерева, на котором происходит разбиение.

2. Составление нового наряда из имеющих вещей: Эта задача относится к области обучения без учителя, а именно к задаче рекомендательной системы. Рекомендательные системы помогают предложить оптимальный вариант на основе имеющих данных. Для решения этой задачи вы можете использовать следующие методы: - Content-Based Filtering: Этот метод анализирует характеристики имеющихся вещей (например, цвет, стиль, размер) и предлагает новый наряд, основанный на схожих характеристиках. - Collaborative Filtering: Этот метод анализирует предпочтения пользователей и предлагает наряд, который понравился другим пользователям с похожими предпочтениями. - Hybrid Recommender Systems: Этот метод комбинирует идеи из content-based и collaborative filtering для предоставления более точных рекомендаций.

В обоих случаях важно будет иметь надежный и хорошо подготовленный набор данных для обучения модели.