Программа демонстрации работы алгоритмов машинного обучения

Актуальность
Актуально для начинающих / уже работающих в области машинного обучения.
Демонстрация алгоритмов для визуального понимания.

Цель
Целью проекта являются следующие пункты:
Обзор современных алгоритмов машинного обучения;
Реализация программы демонстрации.

Задачи
Рассмотреть несколько основных алгоритмов машинного обучения и их принципы;
Поиск возможностей по визуализации работы алгоритмов;
Разработать программу демонстрации.

Машинное обучение
Машинное обучение – это обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Имеет несколько подразделов и классификаций со своими областями применения.
Задачи машинного обучения:
Классификация;
Регрессия;
Выявление аномалий;
И др.

Классическое обучение

Интерфейс программы

Линейная регрессия
получение среднего значения.
вычисление зависимости параметров данных.
Принцип:
Смысл:

Регрессия

Кластеризация
распределенные выборки данных по кластерам.
вычисление значений меры сходства между объектами и их предметное разделение.
Принцип:
Смысл:

Кластеризация

Заключение
Итоговая программа позволяет рассмотреть и визуально понять процесс работы алгоритмов машинного обучения.