От базовых алгоритмов до глубокого обучения: основные моменты машинного обучения для начинающих
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает, как компьютеры могут учиться на основе данных. Оно используется для создания алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам автоматически извлекать полезную информацию из данных и делать прогнозы на основе этой информации. Краткая история машинного обучения История машинного обучения началась с появлением понятий искусственного интеллекта и вычислительной техники в середине 20-го столетия. Однако первые работы по созданию алгоритмов машинного обучения появились только в конце 1950-х годов...
693 читали · 3 года назад
Гид: алгоритмы машинного обучения и их типы
Как обучается компьютер? Как он учится видеть закономерности и анализировать данные? Для этого есть несколько алгоритмов – расскажем о них подробнее в статье. Машинное обучение – это способность компьютера выводить новые алгоритмы на основе изученных данных. Такое обучение используется во многих видах бизнеса – для упрощения аналитики и улучшения стратегии маркетинга. В основном, машинное обучение сводится к обработке большого количества данных и созданию прогнозов на их основе, а также оно помогает в работе некоторых сервисов – например, в автоматическом распознавании лиц или объектов...