элементом почти любого современного метода машинного обучения являются **нейронные сети**. Они представляют собой графы узлов, соединённых связями, и основаны на принципах работы нервных клеток живого организма. Каждая связь имеет вес, определяющий силу воздействия одного узла на другой. Изменяя веса связей, сеть обучается решению определённой задачи.
Наиболее популярными видами нейронных сетей являются:
– **Перцептроны**: простейшие нейронные сети, состоящие всего из одного слоя.
– **Многослойные перцептроны (MLP)**: добавляют дополнительные слои, увеличивая сложность решаемых задач.
– **Свёрточные нейронные сети (CNN)**: применяются преимущественно для обработки изображений, позволяя выделять визуальные признаки разных уровней сложности.
– **Рекуррентные нейронные сети (RNN)**: используются для последовательностных данных, таких как тексты или временные ряды.
Алгоритмы обучения делятся на группы:
– **Обучение с учителем**: Используется контрольное множество размеченных данных.
– **Самообучение**: Модель обучается сама по себе путём нахождения собственных признаков.
– **Укрепляющее обучение**: Машина взаимодействует с внешней средой, постепенно улучшая своё поведение.
Эти подходы широко применяются в различных приложениях, таких как классификация документов, рекомендательные системы, детекция лиц и голоса.
#### **Обработка естественного языка (NLP)**
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) занимается решением задач понимания и синтеза естественных человеческих языков. Она включает широкий спектр задач, среди которых выделяются:
– **Анализ настроений**: определение эмоционального тона высказывания.
– **Распознавание именованных сущностей**: выделение имен собственных, дат, географических названий и прочих важных элементов текста.
– **Перевод текста**: построение моделей перевода с одного языка на другой.
– **Генерация текста**: создание осмысленного текста на заданную тему.
Современные достижения в области NLP позволяют создавать продвинутые чат-боты, помощников личного помощника, автоматизированные аналитические сервисы и многое другое.
#### **Компьютерное зрение**
Компьютерное зрение – это дисциплина, занимающаяся обработкой визуальной информации, полученной с камер и сенсоров. Её применение охватывает распознавание лиц, отслеживание движения, сегментацию изображений и анализ видеопотоков. Современные методы глубокого обучения существенно расширили границы возможностей данной дисциплины, позволив достичь точности, сопоставимой с человеком.
Примером удачного применения компьютерного зрения служит разработка беспилотных автомобилей, диагностирование медицинских снимков и обеспечение безопасности в общественных местах.
#### **Популярные библиотеки и платформы**
Разработка