Кто создал алгоритмы глубокого обучения?

303

Несмотря на то что термин «глубокое обучение» появился в научном сообществе машинного обучения только в 1986 году после работы Рины Дехтер, первый общий рабочий алгоритм для глубоких многослойных перцептронов прямого распространения был опубликован в книге советских учёных Алексея Григорьевича Ивахненко и Валентина ...

В чем преимущество глубокого обучения?

Преимущества глубокого обучения Лучшая в своем классе производительность. Глубокие сети достигли точности, которая сильно превосходит классические методы машинного обучения (МО) во многих областях, включая речь, естественный язык, компьютерное видение и игры.

В чем отличия и связь искусственного интеллекта и машинного обучения?

Искусственный интеллект – любой метод, позволяющий имитировать поведение человека. Машинное обучение – любые методы, которые позволяют учиться, не будучи явно запрограммированными на это. Глубокое обучение – подмножество машинного обучения, использующее подходящие многослойные нейронные сети.

В чем состоит задача классификации?

Задача классифика́ции — задача, в которой имеется множество объектов (ситуаций), разделённых, некоторым образом на классы. Задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся. ... В математической статистике задачи классификации называются также задачами дискриминантного анализа.

В чем состоит задача регрессии?

1)Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.

Что такое обучение с учителем и без него?

Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента.

В чем состоит идея машинного обучения?

Машинное обучение считается ветвью искусственного интеллекта, основная идея которого заключается в том, чтобы компьютер не просто использовал заранее написанный алгоритм, а сам обучился решению поставленной задачи.

Что можно считать главным результатом машинного обучения?

Цель машинного обучения — предсказать результат по входным данным. Чем разнообразнее входные данные, тем проще машине найти закономерности и тем точнее результат.

Какие задачи решает machine learning?

Задача восстановления регрессииЗадача кластеризации (обучения без учителя)Задача идентификацииЗадача прогнозированияЗадача извлечения знаний