В этой статьеДвоичная классификацияМногоклассовая классификацияРегрессияКластеризацияОбнаружение аномалийРанжированиеРекомендацияПрогнозирование•1 июл. 2021 г.
Что из себя представляет обучение без учителя?
Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора.
Что такое обучение с учителем и обучение без учителя?
При обучении с учителем нейронная сеть обучается на размеченном наборе данных и предсказывает ответы, которые используются для оценки точности алгоритма на обучающих данных. При обучении без учителя модель использует неразмеченные данные, из которых алгоритм самостоятельно пытается извлечь признаки и зависимости.
Как происходит обучение нейросети?
Обучение нейронной сети происходит посредством интерактивного процесса корректировки синаптических весов и порогов. В идеальном случае нейронная сеть получает знания об окружающей среде на каждой итерации процесса обучения. … Тип обучения определяется способом подстройки этих параметров.
Для чего нужна нейронная сеть?
Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. … Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений.