Машинное обучение

Февраль 26, 2021

Главная
Информатика
Машинное обучение

Содержание

2. Что такое машинное обучение Машинное обучение (англ. Machine Learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной
3. Машинное обучение – это поиск модели (зависимости выходных переменных от входных) на основе известных наблюдений, называемых
4. Задачи машинного обучения
5. Задачи машинного обучения
6. Задачи машинного обучения Генеративно-состязательная нейросеть (Generative adversarial network, GAN) — архитектура, состоящая из генератора и дискриминатора,
7. Задачи машинного обучения GPT-2/3 (Generative Pre-trained Transformer 2/3) — второе и третье поколение алгоритмов обработки естественных
8. С чего все началось?
9. Пример работы сверточного классификатора
10. Пример работы сверточного классификатора
11. Пример работы сверточного классификатора
12. Что нужно знать Математика Python Английский
13. Выбор отрасли
14. Реализованные проекты Модуль автоматического фотоконтроля автомобиля Проверка наличие автомобиля на фотографии Определение стороны автомобиля Распознавание номеров
15. Реализованные проекты Распознавание документов Водительское удостоверение Паспорт Свидетельство о регистрации ТС
16. Реализованные проекты Системы распознавания лиц Facial recognition system
17. Реализованные проекты Рекомендательная система заказов
19. Скачать презентацию

Слайд 2

Что такое машинное обучение
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. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.

Слайд 3

Машинное обучение – это поиск модели (зависимости выходных переменных от входных) на

основе известных наблюдений, называемых обучающей выборкой.

Что такое машинное обучение

Слайд 4

Задачи машинного обучения

Слайд 5

Задачи машинного обучения

Слайд 6

Задачи машинного обучения
Генеративно-состязательная нейросеть (Generative adversarial network, GAN) — архитектура, состоящая из генератора и

дискриминатора, настроенных на работу друг против друга.

FaceApp

Super Resolution

Слайд 7

Задачи машинного обучения
GPT-2/3 (Generative Pre-trained Transformer 2/3) — второе и третье поколение алгоритмов обработки естественных

языка от OpenAI.

OpenAI API — универсальный интерфейс «text in, text out», позволяющий пользователям использовать его практически для любой задачи на английском языке.