Что нужно знать для machine learning?


Что нужно знать для machine learning?

Во-первых, наличие навыков программирования: умение писать код на Python (или, например, на R), знание библиотек машинного обучения. Во-вторых, уверенная математическая база — знание алгоритмов ML, теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра.

Чем занимается Machine Learning?

Специалист по машинному обучению (machine learning) – это программист, работающий в сфере создания и контроля искусственного интеллекта (ИИ). Главная задача – научить программу анализировать данные и делать на их основе логические выводы.

Чем отличается machine learning от deep learning?

Основное различие между глубоким обучением и машинным обучением обусловлено тем, как данные представляются в систему. Алгоритмы машинного обучения почти всегда требуют структурированных данных, в то время как сети глубокого обучения полагаются на слои ANN (искусственные нейронные сети).

Что является задачей Reinforcement learning?

reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. ... Идея Reinforcement Learning заключается в том, что агент будет учиться у среды, взаимодействуя с ней, получая вознаграждение за выполнение действий.

Как бороться с переобучением модели?

Способы борьбы с переобучением зависят от метода моделирования и способа построения модели....Методы предотвращения переобучения

  1. перекрёстная проверка,
  2. регуляризация (математика),
  3. ранняя остановка,
  4. вербализация нейронных сетей,
  5. априорная вероятность,
  6. байесовское сравнение моделей (англ. bayesian model comparison),

Что такое переобучение нейронной сети?

Переобучение — это результат чрезмерной подгонки параметров модели к зависимостям, содержащимся в обучающем множестве. Если происходит переобучение, то модель не приобретает способности к обобщению — возможности распространять обнаруженные на обучающем множестве зависимости и закономерности на новые данные.

Зачем нужна регуляризация?

Как говорилось ранее, регуляризация полезна для борьбы с переобучением. Если вы выбрали сложную модель, и при этом у вас недостаточно данных, то легко можно получить итоговую модель, которая хорошо описывает обучающую выборку, но не обобщается на тестовую.

Какие бывают архитектуры нейронных сетей?

Рассмотрим популярные архитектуры нейронных сетей, которые хорошо показали себя в задачах NLP и рекомендуются к использованию.

  • Многослойный перцептрон Перцептрон ...
  • Сверточная нейронная сеть ...
  • Рекурсивная нейронная сеть ...
  • Рекуррентная нейронная сеть ...
  • LSTM. ...
  • Sequence-to-sequence модель ...
  • Неглубокие (shallow) нейронные сети

Какие есть нейронные сети?

Известные типы сетей

  • Перцептрон Розенблатта;
  • Сплайн-модель Хакимова;
  • Многослойный перцептрон Розенблатта;
  • Многослойный перцептрон Румельхарта;
  • Сеть Джордана;
  • Сеть Элмана;
  • Сеть Хэмминга;
  • Сеть Ворда;

Где можно использовать нейронные сети?

Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили.

Как работают искусственные нейронные сети?

ИНС состоит из искусственных нейронов (artificial neuron), каждый из которых представляет собой упрощенную модель биологического нейрона. Все, что делает искусственный нейрон — это принимает сигналы со многих входов, обрабатывает их единым образом и передает результат на многие другие искусственные нейроны, т. е.

В чем состоит основная идея машинного обучения?

Машинное обучение считается ветвью искусственного интеллекта, основная идея которого заключается в том, чтобы компьютер не просто использовал заранее написанный алгоритм, а сам обучился решению поставленной задачи.

Что называется регрессионной моделью?

Регрессионная модель [regression model] — экономико-статистическая модель, основанная на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины экзогенных (входных, «объясняющих») и эндогенных (выходных) переменных. Примеры см. в статьях Линейная модель, Регрессионный анализ..

Стоит почитать

Похожие вопросы