Основы машинного обучения

Основы машинного обучения

В нескольких словах

Краткий обзор машинного обучения, его основных задач и используемых алгоритмов.


Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, который позволяет системам обучаться на основе данных без явного программирования. Основные задачи включают классификацию, регрессию и кластеризацию. Для обучения моделей используются различные алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети.

Про автора

Юрий - журналист, специализирующийся на вопросах безопасности и обороны США. Его материалы отличаются глубоким анализом военно-политической ситуации и стратегических решений.