Машинное обучение (ML) и Искусственный интеллект (AI)

Применение нейронных сетей в обработке изображений. Нейронные сети стали одним из наиболее сильных инструментов в области обработки изображений. Эти мощные алгоритмы машинного обучения позволяют компьютерам анализировать, понимать и извлекать информацию из графических данных, что приводит к революционным результатам в различных отраслях, начиная от медицины и завершая промышленностью и развлечениями. Сверточные нейронные сети (CNN) Одним из наиболее широко используемых типов нейронных сетей для обработки изображений являются сверточные нейронные сети (CNN)...

Основы алгоритмов машинного обучения Машинное обучение - это раздел искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам извлекать пользу из данных без явного программирования. В основе машинного обучения лежат алгоритмы, которые позволяют моделям и системам обрабатывать данные, извлекать закономерности и делать предсказания. Типы алгоритмов машинного обучения: 1. Обучение с учителем: Линейная регрессия: Метод для предсказания числовых значений на основе предыдущих данных. Метод опорных векторов (SVM): Поиск оптимальной разделяющей гиперплоскости между точками данных разных классов...