и влияют на процесс обучения модели.
9. Функция потерь (Loss Function): Мера того, насколько предсказания модели отличаются от фактических значений. Цель обучения – минимизировать функцию потерь.
10. Оптимизация (Optimization): Процесс настройки весов модели для минимизации функции потерь.
11. Переобучение (Overfitting): Ситуация, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные и теряет способность к обобщению на новых данных.
12. Недообучение (Underfitting): Ситуация, когда модель слишком проста и не может уловить закономерности в обучающих данных.
13. Регуляризация (Regularization): Техники, применяемые для предотвращения переобучения, например, путем добавления штрафа за слишком большие веса в модели.
14. Кросс-валидация (Cross-validation): Метод оценки производительности модели, при котором данные разбиваются на части, и модель обучается и тестируется на этих частях для обеспечения надежности оценки.
15. Точность (Accuracy), Полнота (Recall), Точность (Precision) и F-мера (F1 Score): Метрики для оценки производительности моделей классификации.
16. Конфузионная матрица (Confusion Matrix): Таблица, используемая для описания производительности модели классификации на наборе данных, для которого известны истинные значения.
Эти основы машинного обучения лежат в основе большинства алгоритмов и техник, используемых в современном ИИ для анализа данных и принятия решений.
– Нейронные сети и глубокое обучение
Нейронные сети и глубокое обучение являются важными концепциями в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Вот более подробное объяснение этих тем:
Нейронные сети:
Нейронные сети – это вычислительные системы, вдохновленные структурой и функционированием мозга. Они состоят из элементов, называемых искусственными нейронами, которые соединены в сложную сеть. Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и передает результаты следующим нейронам. Структура нейронной сети обычно включает входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой.
Глубокое обучение:
Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, которое использует многослойные нейронные сети (так называемые глубокие нейронные сети) для изучения данных на более глубоком уровне. Глубокое обучение позволяет моделям автоматически обнаруживать абстрактные признаки в данных, что делает его особенно мощным для задач, связанных с изображениями, звуком, текстом и последовательностями данных.
Ключевые понятия:
– Искусственный нейрон: Основная вычислительная единица в нейронной сети, которая имитирует функцию биологического нейрона.
– Веса: Параметры в нейронной сети, которые определяют силу связи между нейронами.
– Функция активации: Функция, которая определяет, насколько сильно будет активирован нейрон в ответ на входные данные.
– Обучение: Процесс, в ходе которого нейронная сеть адаптируется к данным путем настройки весов.
– Обратное распространение