html текст
All interests
  • All interests
  • Design
  • Food
  • Gadgets
  • Humor
  • News
  • Photo
  • Travel
  • Video
Click to see the next recommended page
Like it
Don't like
Add to Favorites

Тезаурус: Машинное обучение

Базовые понятия, объясняющие задачи машинного обучения и принципы работы искусственных нейронных сетей

Вместе со Сколковским институтом науки и технологий мы сняли курс «Машинное обучение», посвященный математическому моделированию и методам машинного обучения. В этом материале преподаватель магистерской программы «Вычислительные системы в науке и технике» Сколтеха Виктор Лемпицкий разъясняет базовые понятия, используемые в курсе.

Машинное обучение

Это математическая дисциплина, в рамках которой решается задача поиска закономерностей в эмпирических данных; на основе найденных закономерностей алгоритм может делать определенные прогнозы. Машинное обучение можно отнести к методам искусственного интеллекта, так как оно не решает задачу напрямую, а обучается применять решение для множества схожих задач. В машинном обучении используются средства теории вероятности, теории графов, математической статистики и других областей математики и Computer Science.

Big Data (большие данные)

У понятия «большие данные» нет однозначного определения, но наиболее устоявшимся является то, из которого следует, что это совокупность определенных технологий. Эти технологии призваны обрабатывать значительно большее по сравнению со стандартными сценариями объемы данных (под данными подразумевается множество объектов и множество соответствующих им ответов (откликов)). Кроме того, они должны работать с этими поступающими в большом количестве данными быстро, а также обрабатывать как структурированные, так и плохо структурированные данные.

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети — это модели машинного обучения, использующие комбинации распределенных простых операций, зависящих от обучаемых параметров, для обработки входных данных. Некоторые элементы и принципы устройства искусственных нейросетей напоминают элементы и принципы устройства биологических нейросетей. Искусственные нейронные сети активно применяются в задачах прогнозирования, распознавания образов, генерации текстов и многих других. Современные искусственные нейронные сети зачастую зависят от большого количества параметров, обучаемых на больших выборках данных (см. глубинное обучение). Наиболее популярными и успешными видами ИНН являются сверточные сети и рекуррентные нейросети.

Сверточные сети

Сверточные сети — один из видов искусственных нейронных сетей, широко используемый в распознавании образов, компьютерном зрении, обработке аудиосигналов, анализе смысла текстов и играх, например Го. Характерной особенностью сверточных нейросетей является использование представления данных в виде набора изображений (карт) и применение локальных операций-сверток, модифицирующих и комбинирующих данные карты друг с другом.

ГО-02

Глубинное обучение

Глубинное обучение — это алгоритмы машинного обучения, связанные с искусственными нейронными сетями, вычисления в которых подразумевают применение множества обучаемых операций (слоев) к входным данным. Характерным для глубинного обучения является обучение на больших выборках при помощи единого оптимизационного алгоритма. Типичные алгоритмы оптимизации настраивают параметры всех операций одновременно и эффективно оценивают влияние каждого параметра нейросети на ошибку (с помощью так называемого метода обратного распространения).

Переобучение

Переобучение происходит, когда построенная модель дает хорошие результаты на обучающей выборке, но делает много ошибок на тестовой выборке. Иначе говоря, программа начинает находить несуществующие связи и закономерности.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — область наук о данных, нацеленная на извлечение информации из изображений. Кроме того, компьютерное зрение занимается построением трехмерных моделей из изображений и распознаванием образов. Компьютерное зрение имеет большое значение для анализа биомедицинских изображений, робототехники и больших данных.

Обучение с учителем и без

Обучение с учителем предполагает наличие обучающей выборки, в которой задаются «правильные ответы», на примере которой программа должна научиться понимать связь между входными и выходными данными, а потом научиться применять свои «знания» на неразмеченных данных. Обучение без учителя, напротив, предлагает системе научиться выполнять поставленную задачу без какого-либо внешнего вмешательства.

Кластеризация

Кластеризация — одна из задач машинного обучения, которая относится к обучению без учителя. Программа должна сама распределить объекты на хорошо обособленные группы, то есть разбить множество объектов на кластеры.

Классификация

Классификация связана с обучением с учителем. В рамках этой операции программа должна распределить имеющиеся данные по заранее определенным и заданным группам — классам.

Регрессия

Так же как и классификация, задача регрессии связана с обучением с учителем. В рамках этой операции программа должна предсказать определенное значение той или иной величины для входных данных. В отличие от задачи классификации величины, предсказываемые в регрессиях, могут принимать значения из непрерывных интервалов.

Хотите учиться в Сколтехе? Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами

Читать дальше
Twitter
Одноклассники
Мой Мир

материал с postnauka.ru

5

      Add

      You can create thematic collections and keep, for instance, all recipes in one place so you will never lose them.

      No images found
      Previous Next 0 / 0
      500
      • Advertisement
      • Animals
      • Architecture
      • Art
      • Auto
      • Aviation
      • Books
      • Cartoons
      • Celebrities
      • Children
      • Culture
      • Design
      • Economics
      • Education
      • Entertainment
      • Fashion
      • Fitness
      • Food
      • Gadgets
      • Games
      • Health
      • History
      • Hobby
      • Humor
      • Interior
      • Moto
      • Movies
      • Music
      • Nature
      • News
      • Photo
      • Pictures
      • Politics
      • Psychology
      • Science
      • Society
      • Sport
      • Technology
      • Travel
      • Video
      • Weapons
      • Web
      • Work
        Submit
        Valid formats are JPG, PNG, GIF.
        Not more than 5 Мb, please.
        30
        surfingbird.ru/site/
        RSS format guidelines
        500
        • Advertisement
        • Animals
        • Architecture
        • Art
        • Auto
        • Aviation
        • Books
        • Cartoons
        • Celebrities
        • Children
        • Culture
        • Design
        • Economics
        • Education
        • Entertainment
        • Fashion
        • Fitness
        • Food
        • Gadgets
        • Games
        • Health
        • History
        • Hobby
        • Humor
        • Interior
        • Moto
        • Movies
        • Music
        • Nature
        • News
        • Photo
        • Pictures
        • Politics
        • Psychology
        • Science
        • Society
        • Sport
        • Technology
        • Travel
        • Video
        • Weapons
        • Web
        • Work

          Submit

          Thank you! Wait for moderation.

          Тебе это не нравится?

          You can block the domain, tag, user or channel, and we'll stop recommend it to you. You can always unblock them in your settings.

          • PostNauka
          • математика
          • домен postnauka.ru

          Get a link

          Спасибо, твоя жалоба принята.

          Log on to Surfingbird

          Recover
          Sign up

          or

          Welcome to Surfingbird.com!

          You'll find thousands of interesting pages, photos, and videos inside.
          Join!

          • Personal
            recommendations

          • Stash
            interesting and useful stuff

          • Anywhere,
            anytime

          Do we already know you? Login or restore the password.

          Close

          Add to collection

             

            Facebook

            Ваш профиль на рассмотрении, обновите страницу через несколько секунд

            Facebook

            К сожалению, вы не попадаете под условия акции