Сеть глубокого обучения - это нейронная сеть с множеством слоев, которая способна обучать сложные зависимости в данных. В глубоком обучении используются многие слои, которые поочередно обрабатывают данные, извлекая все более высокоуровневые признаки. Этот тип сетей позволяет модели автоматически изучать представления данных и решать сложные задачи, такие какПодробнее
Метрика оценки модели - это показатель, используемый для измерения производительности модели машинного обучения. Выбор подходящей метрики зависит от типа задачи. Например, в задачах классификации метрикой может быть точность, F1-мера, AUC-ROC, а в задачах регрессии - среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и другие. Метрики помогаютПодробнее
Текстовый анализ - это процесс извлечения информации и смысла из текстовых данных с использованием методов искусственного интеллекта. Он включает в себя задачи, такие как обработка естественного языка (NLP), классификация текста, извлечение информации из текста, анализ тональности и многие другие. Текстовый анализ позволяет компьютерам понимать иПодробнее
Искусственные нейроны - это базовые строительные блоки нейронных сетей, которые имитируют работу биологических нейронов. Они принимают входные данные, выполняют вычисления и передают результаты следующему слою нейронной сети. Искусственные нейроны объединяются в слои, создавая структуру нейронной сети, способной обучаться и выполнять разнообразные задачиПодробнее
Метод главных компонент (PCA) - это мощный инструмент для уменьшения размерности данных. Он позволяет сжать информацию, удаляя наименее важные признаки и оставляя только те, которые содержат наибольшую долю дисперсии данных. PCA особенно полезен в анализе данных и снижении их размерности, что помогает в визуализации данных и улучшении производительностиПодробнее
Функция активации - это неотъемлемая часть нейронных сетей, добавляющая нелинейность в модель. Она определяет, как нейроны реагируют на входные данные и какой выход они передают следующему слою. Популярные функции активации включают ReLU (Rectified Linear Unit), сигмоиду и гиперболический тангенс. Функции активации позволяют моделям изучать сложные иПодробнее
Скорость обучения - это важный гиперпараметр в процессе обучения моделей машинного обучения. Он определяет размер шага, с которым модель обновляет свои параметры во время обучения. Высокая скорость обучения может привести к расходимости модели, а слишком низкая - к медленной сходимости или застреванию в локальных минимумах. Оптимальное значение скоростиПодробнее
Промежуточные признаки, или эмбеддинги, представляют собой способ представления данных в нейронных сетях. Они создают абстрактное и компактное представление признаков, что позволяет модели изучать внутренние зависимости между данными. Эмбеддинги особенно полезны в задачах обработки естественного языка и рекомендательных системах, где они могут выявлятьПодробнее
Оптимизация гиперпараметров - это критически важный этап в процессе разработки моделей машинного обучения. Гиперпараметры - это настройки модели, которые не могут быть изучены во время обучения, такие как скорость обучения, количество слоев и нейронов в нейронной сети. Цель оптимизации гиперпараметров заключается в выборе наилучших значений этих параметровПодробнее
Машина опорных векторов (SVM) представляет собой мощный алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Основной принцип SVM заключается в поиске оптимальной разделяющей гиперплоскости, которая максимизирует расстояние (зазор) между различными классами данных. Это обеспечивает высокую обобщающую способность модели. SVM также можетПодробнее
Пропуск - это техника регуляризации нейронных сетей, при которой случайно выбранные нейроны отключаются (пропускаются) во время обучения. Это помогает предотвратить переобучение, так как модель не может полагаться на определенные нейроны и вынуждена обучаться более устойчивым и обобщающим признакам. Пропуск улучшает обобщающую способность модели и помогаетПодробнее
Усиленное обучение - это тип машинного обучения, в котором агент обучается взаимодействовать с окружающей средой, принимая последовательность действий, чтобы максимизировать награду. Агент не знает оптимальное решение заранее, и ему приходится исследовать среду, чтобы научиться принимать правильные решения. Этот подход часто используется в задачах управленияПодробнее
Подвыборка - это операция, часто используемая в сверточных нейронных сетях (CNN), для уменьшения размерности признаковых карт. Она позволяет уменьшить количество параметров модели и улучшить ее вычислительную эффективность. Операция подвыборки обычно включает в себя выбор наибольшего или среднего значения из определенной области признаковой карты. ЭтоПодробнее
Активационная функция - это математическая функция, которая применяется к выходу нейрона в нейронной сети. Она вводит нелинейность в модель, позволяя ей учитывать сложные зависимости в данных. Без активационных функций нейронная сеть осталась бы линейной и не способной решать сложные задачи. Примерами активационных функций являются ReLU (Rectified LinearПодробнее
- Предыдущая
- 1
- 2
- 3
- Следующая
- Показаны 15-28 из 39