221 подписчик

Ранее мы обсуждали:

понятия машинного обучения (machine learning) и глубокого обучения (deep learning),

Технология машинного обучения - обширный подраздел искусственного интеллекта. Машинное обучение - изучает методы построения алгоритмов, которые могут обучаться.

Методы машинного обучения:

- Линейная регрессия

- Нелинейная регрессия

- Логистическая регрессия

- Метод ближайших соседей

- Метод k-средних

- Деревья решений

- Метод главных компонент

- Линейный дискриминант Фишера

- Байесовский классификатор

Для решения задачи необходимо четко понимать, какой алгоритм или ансамбль алгоритмов применить.

Помните, что универсального метода нет и не будет.

Например, с помощью одного алгоритма можно обучить машину водить, но этот же алгоритм будет бесполезен для решения задач классификации статей из журналов.

Для приближения технологий машинного обучения к искусственному интеллекту часто используется ансамбль из простых алгоритмов.

Выводы:

Поэтому, невозможно рассматривать технологии Machine Learning в отрыве от задач, которые решаются с их помощью.

Завтра рассмотрим понятие линейной регрессии.

👉 @aisimple

Ранее мы обсуждали: искусственный интеллект, нейронные сети, понятия машинного обучения (machine learning) и глубокого обучения (deep learning), Технология машинного обучения - обширный подраздел...

Около минуты

7 августа 2023