Модель машинного обучения (machine learning model) — математический конструкт, который генерирует вывод, или предсказание, на основе входных данных.
Примечание. Модель машинного обучения является результатом обучения алгоритма машинного обучения.
Пример. Если одномерная линейная функция (y=w0+w1(x)) была обучена с использованием линейной регрессии, результирующая модель может быть y=3+7(x).
[ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный интеллект.]
Модель машинного обучения (machine learning model) — математическая конструкция, генерирующая логический вывод или прогноз на основе входных данных и/или информации.
Пример. По результатам обучения модели, представленной в виде линейной функции с одной переменной, с использованием линейной регрессии, итоговая модель могла бы выглядеть как y(x)=3+7x.
Примечание. Модель машинного обучения является результатом обучения на основе алгоритма машинного обучения.
[ГОСТ Р 71476-2024. Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта]
Модель машинного обучения — алгоритм, который использует статистические методы для обучения на данных и прогнозирования результатов на новых данных.
[Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик. (Электронный ресурс). http:// litres.ru›book/aleksey-mihnin/ocenka-kachestva- /, свободный.]
Модель машинного обучения (Machine learning model) — представление алгоритма или ансамбля алгоритмов машинного обучения с фиксированными весами, полученными в результате его обучения.
[Термины и определения в сфере применения технологий…(Электронный ресурс). Режим доступа: http:// webiomed.ru›blog/terminy-i-opredeleniia-ii//, свободный.]