Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Искусственный интеллект (Al) (машинное обучение (с учителеми и без…
Искусственный интеллект (Al)
машинное обучение
по заранее написанному алгоритму и
собранным данным
обучается решению поставленной задачи
с учителеми и без
supervised learning
есть данные и гипотезы
unsupervised learning
только данные
обучение с подкреплением
обучение на ошибках
глубокое обучение
линейная регрессия
дерево решений
глубокое обучение
метод машинного обучения, использующий нейронные сети с количеством скрытых слоев больше 1
входной, выходной, скрытые слои
нейроны со связями
функция активации нейронов
у связей есть весовые коэффициенты
функция потерь, на выходе, в идеале 0
метод градиантного спуска
нужен большой набор данных
система, которая выполняет задачи и постепенно обучается, используя собираемую информацию
способность интеллектуальных машин выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека
способность машины или программы находить решения при помощи вычислений.
экспертные системы
не способны к самообучению
чат-боты
Нейронная сеть
Решает задачи:
Классификация
Предсказание
Распознавание
функция активации
Линейная
Сигмоид [0,1]
Гиперболический тангенс [-1,1]
нейрон
синапс
функция активации
тренировочный сет
итерация
эпоха
ошибка
переобучение
ошибки: MSE, Root MSE, Arctan, ...
методы: стохастический, пакетный (групповая тренировка), мини-пакетный
нейрон смещения
градиентный спуск
МОР - метод обратного распространения