Пояснения

Машинное обучение как научное направление – подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов,

Обучение как этап процесса разработки ИИС – состоит в определении параметров выбранной модели, связывающей входные данные с выходными значениями, и обеспечивающих минимум / максимум заданного

Стекинг – используется несколько разнородных слабых учеников. Их обучают и объединяют для построения прогноза, основанного на результатах различных слабых моделей. [Ансамблевые методы машинного обучения. (Электронный

Бэггинг – однородные модели обучают на разных наборах данных и объединяют. Получают прогноз путём усреднения или голосования. Если использовать в качестве слабого ученика деревья решений,

Методы ансамблевые –  это мощный инструмент для построения моделей машинного обучения. Ансамбли позволяют увеличить точность модели до 90+, при этом они довольно просты в понимании.