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.