📊 Что такое LSTM в машинном обучении

LSTM (Long Short-Term Memory) — это вид рекуррентной нейронной сети (RNN), созданный для работы с последовательными данными, такими как текст, временные ряды или видео. Она решает проблему исчезающего градиента, с которой сталкиваются стандартные RNN, и запоминает долгосрочные зависимости в данных.

➡️ Как это работает

LSTM состоит из ячеек памяти, которые используют гейты, чтобы управлять потоком информации.

1️⃣ Forget Gate (забывающее): решает, какую часть информации удалить из ячейки.

2️⃣ Input Gate (входное): определяет, какие новые данные сохранить в памяти.

3️⃣ Output Gate (выходное): выбирает, что передать в следующую ячейку.

Благодаря этим гейтам, LSTM может хранить информацию на протяжении длительных временных интервалов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

📊 Как обучают нейросети в машинном обучении

В машинном обучении есть два ключевых подхода:

➡️ Обучение с учителем (Supervised Learning)

— Даем модели готовые примеры с правильными ответами.
— Она анализирует их и учится предсказывать верные результаты.
— Работает для задач типа распознавания лиц, переводов, рекомендаций.

➡️ Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

— Никаких готовых ответов! Модель сама ищет закономерности в данных.
— Помогает находить группы, аномалии и скрытые связи.
— Используется в кластеризации, анализе данных и поиске инсайтов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

📊 Что такое регрессия в машинном обучении

Регрессия — это когда по исходным данным мы предсказываем новые цифры.

➡️ Зачем это нужно

Регрессия помогает выявлять зависимости между переменными и строить прогнозы.

➡️ Как это работает

Алгоритм обучается на прошлых данных, находит закономерности и строит модель, которая может делать прогнозы для новых входных данных.

⭐ Примеры

▪️ Определение стоимости недвижимости на основе площади, расположения и других факторов.

▪️ Прогнозирование продаж товаров в зависимости от сезона и спроса.

▪️ Оценка уровня дохода по возрасту, образованию и опыту работы.

▪️ Анализ влияния температуры на потребление электроэнергии.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение