Home Pricing Archive About Privacy

Машинное обучение

📑 5 slides 👁 10 views 📅 1/19/2026
Download

Введение в машинное обучение

Машинное обучение (ML) — это подраздел ИИ, где алгоритмы учатся на данных для прогнозирования.

Введение в машинное обучение
2

Основные алгоритмы ML

  • Линейная регрессия: предсказывает числовые значения на основе линейных зависимостей.
  • Деревья решений: разделяют данные на классы с помощью правил "если-то".
  • Нейронные сети: имитируют работу мозга для сложных задач, например, распознавания образов.
Основные алгоритмы ML
3

Применение ML в реальном мире

  • Рекомендательные системы (Netflix, Spotify) используют ML для персонализации контента.
  • Автономные автомобили обрабатывают данные с датчиков для безопасного вождения.
  • В медицине ML помогает диагностировать болезни по снимкам (рентген, МРТ).
Применение ML в реальном мире
4

Проблемы и ограничения ML

  • Недостаток качественных данных может снизить точность моделей.
  • Переобучение: модель работает хорошо на тренировочных данных, но плохо на новых.
  • Этические вопросы: предвзятость алгоритмов из-за нерепрезентативных данных.
Проблемы и ограничения ML
5

Заключение и перспективы

  • ML продолжает развиваться, внедряясь в новые отрасли и улучшая качество жизни.
  • Ключевые тренды: объяснимый ИИ, федеративное обучение и квантовые вычисления.
  • Важно учитывать этику и прозрачность при разработке ML-решений.
Заключение и перспективы
1 / 5