Глубокое обучение - это область машинного обучения, которая использует искусственные нейронные сети с несколькими слоями для моделирования и решения сложных проблем. Алгоритмы глубокого обучения изучают представления данных через иерархическую структуру слоев, где каждый слой извлекает все более абстрактные и сложные характеристики из входных данных, позволяя сети делать точные прогнозы или классификации. Глубокое обучение приобрело популярность в последние годы благодаря своей выдающейся производительности...

В этой статье мы поговорим об основных алгоритмах, которые используются в процессе машинного обучения. И назовём лучшие из них по мнению Джеймса Ли, автора статьи «A Tour of The Top 10 Algorithms for Machine Learning Newbies». Как говорится, встречайте «горячую десятку»! Алгоритм алгоритму рознь Знакома ли вам теорема «No Free Lunch»? Суть её проста: не существует алгоритма, который стал бы наилучшим выбором для любой задачи и особенно обучения с учителем. К примеру, мы не можем утверждать, что нейронные сети всегда функционируют лучше, нежели деревья решений...