Как работает машинное обучение?
Искусственный интеллект+1
Анонимный вопрос · · 3,3 K
Подготвыливается выборка в зависимости от вида задачи и пула данных.
Выборка делится на тренировочную и тестовую ( на которой будет проверяться " точность")
Производится обучение "на прецентентах". Применяются различные алгоритмы: градиентный бустинг,логистическая регрессия и так далее.
Кросс- валидация ( или проверка качества модели)
Так же как и обычное обучение (в идеале): компьютеру дают задачу и начальный алгоритм, по которому он должен находить её решение. Затем компьютеру дают выполнить несколько таких задач и контролируют, что он выполняет правильно... Читать далее
Различают два типа обучения:
- индуктивный - на основании выявленных эмпирических закономерностей в данных;
- дедуктивный - основывается на формализации знаний экспертов и их перенос в интеллектуальную систему в виде базы знаний... Читать далее
В целом машинное обучение сводится к нахождению аргументов какой либо математической функции. Практически любое явление можно описать функцией нескольких переменных где переменные это состояние окружающей среды, а результат... Читать далее