Машинное обучение понятиям
Машинное обучение понятиямСкачать файл - Машинное обучение понятиям
Для построения таких методов используются средства математической статистики , численных методов , методов оптимизации , теории вероятностей , теории графов , различные техники работы с данными в цифровой форме. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем , поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации Information extraction , интеллектуальным анализом данных Data mining. Имеется множество объектов ситуаций и множество возможных ответов откликов, реакций. Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она неизвестна. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества. Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными. Эти особенности приводят к большому разнообразию методов машинного обучения. Так как раздел машинного обучения, с одной стороны, образовался в результате разделения науки о нейросетях на методы обучения сетей и виды топологий архитектуры сетей, а с другой, вобрал в себя методы математической статистики, то указанные ниже способы машинного обучения исходят из нейросетей. То есть базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон а также их модификации могут обучаться как с учителем, без учителя, с подкреплением, и активно. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому если нужно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от способа обучения, то, касательно нейросетей, некорректно их относить к определенному виду, а правильнее классифицировать алгоритмы обучения нейронных сетей. Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Машинное обучение имеет широкий спектр приложений \\\\\\\\\\\\\\\[ источник не указан день \\\\\\\\\\\\\\\]:. Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии , проверенной 19 марта ; проверки требуют 2 правки. Различают два типа обучения: Обучение по прецедентам , или индуктивное обучение , основано на выявлении эмпирических закономерностей в данных. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Для улучшения этой статьи желательно: Проставив сноски , внести более точные указания на источники. Переработать оформление в соответствии с правилами написания статей. Прикладная математика Машинное обучение. Нет источников с октября Википедия: Статьи без источников тип: Статьи с утверждениями без источников более 14 дней Википедия: Статьи без сносок Википедия: Статьи с невикифицированным списком литературы Википедия: Статьи к викификации Википедия: Статьи к переработке Страницы, использующие волшебные ссылки ISBN. Навигация Персональные инструменты Вы не представились системе Обсуждение Вклад Создать учётную запись Войти. Пространства имён Статья Обсуждение. Просмотры Читать Текущая версия Править Править вики-текст История. В других проектах Викисклад. Эта страница последний раз была отредактирована 22 июня в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия.
Машинное обучение, часть 1
Для построения таких методов используются средства математической статистики , численных методов , методов оптимизации , теории вероятностей , теории графов , различные техники работы с данными в цифровой форме. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем , поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации Information extraction , интеллектуальным анализом данных Data mining. Имеется множество объектов ситуаций и множество возможных ответов откликов, реакций. Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она неизвестна. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества. Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными. Эти особенности приводят к большому разнообразию методов машинного обучения. Так как раздел машинного обучения, с одной стороны, образовался в результате разделения науки о нейросетях на методы обучения сетей и виды топологий архитектуры сетей, а с другой, вобрал в себя методы математической статистики, то указанные ниже способы машинного обучения исходят из нейросетей. То есть базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон а также их модификации могут обучаться как с учителем, без учителя, с подкреплением, и активно. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому если нужно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от способа обучения, то, касательно нейросетей, некорректно их относить к определенному виду, а правильнее классифицировать алгоритмы обучения нейронных сетей. Целью машинного обучения является частичная или полная автоматизация решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. Машинное обучение имеет широкий спектр приложений \\\\\\\\\\\\\\\\[ источник не указан день \\\\\\\\\\\\\\\\]:. Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам. Раньше, когда таких данных не было, эти задачи либо вообще не ставились, либо решались совершенно другими методами. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. Текущая версия страницы пока не проверялась опытными участниками и может значительно отличаться от версии , проверенной 19 марта ; проверки требуют 2 правки. Различают два типа обучения: Обучение по прецедентам , или индуктивное обучение , основано на выявлении эмпирических закономерностей в данных. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Для улучшения этой статьи желательно: Проставив сноски , внести более точные указания на источники. Переработать оформление в соответствии с правилами написания статей. Прикладная математика Машинное обучение. Нет источников с октября Википедия: Статьи без источников тип: Статьи с утверждениями без источников более 14 дней Википедия: Статьи без сносок Википедия: Статьи с невикифицированным списком литературы Википедия: Статьи к викификации Википедия: Статьи к переработке Страницы, использующие волшебные ссылки ISBN. Навигация Персональные инструменты Вы не представились системе Обсуждение Вклад Создать учётную запись Войти. Пространства имён Статья Обсуждение. Просмотры Читать Текущая версия Править Править вики-текст История. В других проектах Викисклад. Эта страница последний раз была отредактирована 22 июня в Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike ; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия. Свяжитесь с нами Политика конфиденциальности Описание Википедии Отказ от ответственности Разработчики Соглашение о cookie Мобильная версия.
Введение в машинное обучение
Машинное обучение
Проблемы возрастно психологического консультирования
Что делать если начал врастать ноготь