📊 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