Системы машинного обучения — это программные комплексы, использующие алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации процесса подбора и расстановки предметов интерьера. Они анализируют пространственные характеристики помещения и предлагают оптимальные решения по обустройству. Принцип их работы основан на следующих механизмах: Современные системы способны автоматически генерировать планировочные решения, создавать быстрые прототипы дизайнерских идей, выполнять визуализацию с помощью дополненной реальности, работать с реальными каталогами мебели и декора, интегрироваться с производителями...

Функция потерь в контексте машинного обучения Функция потерь в контексте машинного обучения - это способ измерить, насколько хорошо прогнозы модели соответствуют фактическим данным. Можно считать это своего рода таблицей результатов для вашей модели. Чем ниже оценка (или «потеря»), тем лучше работает ваша модель. Рассмотрим простой пример. Предположим, вы пытаетесь предсказать цену дома на основе его размера. У вас есть модель, которая делает прогнозы, и у вас есть фактические цены на дома. Функция...