Дом » Азбука DataScience и машинного обучения » Какие основные задачи решают с помощью машинного обучения?

Какие основные задачи решают с помощью машинного обучения?
254

Последнее обновление: 2021-10-08 09:36:15


В этой статьеДвоичная классификацияМногоклассовая классификацияРегрессияКластеризацияОбнаружение аномалийРанжированиеРекомендацияПрогнозирование•1 июл. 2021 г.

Что из себя представляет обучение без учителя?

Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора.

Что такое обучение с учителем и обучение без учителя?

При обучении с учителем нейронная сеть обучается на размеченном наборе данных и предсказывает ответы, которые используются для оценки точности алгоритма на обучающих данных. При обучении без учителя модель использует неразмеченные данные, из которых алгоритм самостоятельно пытается извлечь признаки и зависимости.

Как происходит обучение нейросети?

Обучение нейронной сети происходит посредством интерактивного процесса корректировки синаптических весов и порогов. В идеальном случае нейронная сеть получает знания об окружающей среде на каждой итерации процесса обучения. ... Тип обучения определяется способом подстройки этих параметров.

Для чего нужна нейронная сеть?

Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. ... Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений.

up