Искусственный интеллект ТК 164

Развертывание модели — это процесс интеграции обученной модели машинного обучения в производственную среду для прогнозирования новых данных. Пример: развертывание модели используется в системах обнаружения мошенничества,

Сеть нейронная Кохонена — это класс нейронных сетей со слоем Кохонена. Он включает в свой состав линейные формальные нейроны. [50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс).  Режим доступа: http://

Кластеризация объектов – многомерная статическая процедура, которая отвечает за сбор информации с данными в выборке объектов. За счет нее система упорядочивает элементы в сравнительно однородные группы.

Недообучение — происходит, когда модель слишком проста и не может отразить сложность базовых данных, что приводит к снижению производительности как при обучении, так и при

Поиск по сетке — это метод, используемый для поиска оптимальной комбинации гиперпараметров путем исчерпывающего поиска в предварительно определенной сетке значений. Пример: поиск по сетке используется

Проверка  перекрестная — это метод, используемый для оценки производительности модели путем разделения данных на несколько обучающих и тестовых наборов и усреднения результатов. Пример: перекрестная проверка

Гиперпараметры — это параметры модели, которые задаются перед обучением и влияют на производительность модели, но не могут быть извлечены из данных. Пример: гиперпараметры включают скорость

Регуляризация— это метод, используемый для предотвращения переобучения путем добавления штрафного члена к функции потерь модели, которая препятствует использованию сложных или экстремальных значений параметров. Пример. Регуляризация

Смешанная модель Гаусса (GMM) — это тип вероятностной модели, в которой предполагается, что точки данных генерируются смесью распределений Гаусса, и учится оценивать параметры этих распределений.

Алгоритм байесовский наивный — это вероятностный алгоритм, использующий теорему Байеса для прогнозирования вероятности того, что точка данных принадлежит определенному классу, на основе вероятностей ее признаков.