Что такое регрессия в программировании?


Что такое регрессия в программировании?

Регрессионное тестирование ("регрессия") -- поиск ошибок. которые могут возникать в уже (частично) протестированном коде/функционале.

Что понимается под регрессией в теории вероятностей и математической статистике?

В теории вероятности и математической статистике это зависимость математического ожидания случайной величины от одной или нескольких других случайных величин.

Что такое регрессия в медицине?

Регрессия (медицина) — например, регрессия очагов эндометриоза. Регрессия (психология) — психологическая защита, выражающаяся в возврате к детским моделям поведения.

Что такое регрессия в экономике?

Регрессия представляет собой зависимость среднего значения величины от другой величины или же нескольких величин . ... Простая регрессия – это модель, в которой среднее значение зависимой переменной y является функцией одной независимой переменной x.

Для чего используется линейная регрессия?

Что такое линейная регрессия? Линейный регрессионный анализ используется для прогнозирования значения переменной на основе значения другой переменной. Переменная, которую требуется предсказать, называется зависимой переменной.

Что такое эконометрика?

Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью статистических и других математических методов и моделей. ... Кроме того, эконометрика активно используется для прогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий.

Какая модель называется регрессионной?

Регрессионная модель объединяет широкий класс универсальных функций, которые описывают некоторую закономерность. При этом для построения модели в основном используются измеряемые данные, а не знание свойств исследуемой закономерности. Такая модель часто неинтерпретируема, но более точна.

Что такое регрессионная модель в информатике?

Регрессионная модель – это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. Получение регрессионной модели происходит в два этапа: ... вычисление параметров функции.

Для чего нужен Корреляционно регрессионный анализ?

Корреляционно-регрессионный анализ (КРА) на предприятиях используется для выявления связей между несколькими факторами хозяйственной деятельности и оценки степени взаимозависимости выбранных для анализа критериев. Методика использует два алгоритма действий: Корреляция, которая направлена на построение моделей связей.

Что такое задача регрессии?

1)Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.

Чем отличается Задача регрессии от задачи классификации в машинном обучении?

Задача классификации (classification) отличается тем, что множество допустимых ответов конечно. Их называют метками классов (class label). Класс — это множество всех объектов с данным значением метки. Задача регрессии (regression) отличается тем, что допустимым ответом является действительное число или числовой вектор.

Что такое машинное обучение простыми словами?

Машинное обучение (или Machine Learning, ML) относится к методам искусственного интеллекта, которые учат компьютер самостоятельно находить решения различных задач. Компьютеры проводят аналитическую работу и определяют закономерности быстрее людей с помощью заранее загруженных данных и специальных алгоритмов.

Что называют машинным обучением?

Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.

Что такое регрессия в машинном обучении?

Линейная регрессия в машинном обучении Линейная регрессия (Linear regression) — модель зависимости переменной x от одной или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) с линейной функцией зависимости.

Что такое модель машинного обучения?

Модель машинного обучения представляет собой результат, получаемый при обучении машинного алгоритма с помощью данных. ... Затем, когда в модель прогнозирования вводятся данные, она выдает прогноз на основе тех данных, которые использовались для обучения модели.

Чем отличается искусственный интеллект от машинного обучения?

"Интеллектуальный" компьютер использует ИИ, чтобы мыслить как человек и самостоятельно выполнять задачи. Машинное обучение — это способ развития интеллекта компьютерной системой. Один из способов обучить компьютер имитировать мышление человека — использовать нейронную сеть.

Чем отличается глубокое обучение от машинного обучения?

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).

Чем отличается ИИ от нейросети?

Искусственный интеллект — название всей области, как биология или химия. Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. ... Нейросети — один из видов машинного обучения. Популярный, но есть и другие, не хуже.

Как устроен искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) – это наука и технология создания компьютерных алгоритмов и программ, которые функционируют как интеллектуальные системы: обучаются и сохраняют информацию на основе опыта, оценивают и применяют абстрактные концепции, используют полученные знания, чтобы влиять на окружающую среду.

Что такое искусственный интеллект простыми словами?

Интеллект – это способность к восприятию, обработке и сохранению информации. Он может быть разных видов и уровней у людей, животных и машин. ... Искусственный интеллект и нейронные сети – это мощные технологии, базирующиеся как раз на машинном обучении и создании машин и компьютерных программ, обладающих интеллектом.

Что может делать искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку.

Как определить понятие искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект — это направление информатики, занимающееся созданием компьютеров для выполнения задач, которые ранее были подвластны только человеческому мозгу, таких как обучение, рассуждение, логическое построение.

Как изучить искусственный интеллект?

Чтобы работать в области искусственного интеллекта, необходимо хорошее знание математики и основ программирования. Для изучения ИИ наиболее важны два раздела математики – линейная алгебра и теория вероятности. Самый востребованный язык программирования в этой сфере – Python, потом идут R и Lua.

Когда и где был впервые использован термин искусственный интеллект?

Тьюринг разработал тест, определяющий уровень схожести действий машины с сознанием человека, впоследствии названный тестом Тьюринга. Название «искусственный интеллект» впервые было использовано на Дартмутской конференции в 1956 году, тогда же и появилась научная дисциплина «Исследование искусственного интеллекта».

Кто разрабатывает искусственный интеллект?

Искусственный интеллект, который разрабатывает принадлежащая Google компания DeepMind, вызывает большие опасения, заявил гендиректор Tesla Илон Маск в интервью The New York Times.

Стоит почитать

Похожие вопросы