Основные принципы машинного обучения
-
Обзор терминологии в области искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект (ИИ) — наука и технология создания интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
- Алгоритмы ИИ — компьютерные программы, которые имитируют или воспроизводят функции человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений.
- Нейронные сети — математические модели, основанные на биологических нейронных сетях, которые используются для обработки данных и принятия решений.
- Машинное обучение — процесс обучения алгоритмов ИИ на основе данных, который позволяет им самостоятельно улучшать свои результаты.
- Генетический алгоритм — метод поиска оптимальных решений, основанный на принципах естественного отбора и генетики.
- Кластеризация — процесс группировки похожих объектов в группы, который может быть использован для анализа данных и извлечения полезной информации.
- Байесовская оптимизация — метод оптимизации, основанный на вероятностях и использующий теорему Байеса для поиска оптимальных решений.
- Байесовский структурный временной ряд — метод анализа временных рядов, основанный на байесовской теории.
- Байесовская интерпретация регуляризации ядра — метод регуляризации, основанный на байесовской теории и использующий ядра для улучшения обобщения.
- Байесовская оптимизация — метод оптимизации, основанный на байесовской теории и использующий теорему Байеса для поиска оптимальных решений.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.