02.14.2023

Стрельцов Александр Сергеевич
Ссылка на облако: https://cloud.mail.ru/public/2eaK/9SAiZEMtS

Машинное обучение подразделяется на:
- Обучение с учителем
- Классификация: целевое значение - дискретное
- Регрессия: целевое значение - непрерывное

• Обучение без учителя

  • Кластеризация
  • Понижение размерности

• Обучение с подкреплением

Биологические основы

Искуственная нейронная сеть моделирет способ обработки информации мозгом.

Синапс - вход для нейрона.
Сома, ядро - сам нейрон
Аксон - выход для рассматриваемого нейрона, который является синапсом для другого.

Сегмоида
Плюсы: подходит для данных с размерностью стремящейся к бесконечности, т.к. она никогда не достигает единицы.
Минусы: нужна высокая производительность

ReLU
Плюсы: высокопроизводительная
Минусы: может не подходить, если количество данных стремится к бесконечности