Ответы
Ответ:
Глоссарий машинного обучения (Machine Learning) містить ключові терміни та поняття, що використовуються в цій галузі. Нижче наведено деякі з них:
Машинне навчання (Machine Learning, ML): Галузь штучного інтелекту, яка досліджує алгоритми та методи, які дозволяють комп'ютерам вдягати дані та навчатися на них, вдосконалюючи результати з часом.
Дані (Data): Інформація або факти, які подаються в систему для аналізу та навчання моделей машинного навчання.
Модель (Model): Внутрішнє представлення алгоритму машинного навчання, яке використовується для роботи з даними та вирішення завдань.
Навчання з вчителем (Supervised Learning): Тип машинного навчання, де модель навчається на основі навчальних прикладів, де кожен приклад має вхідні дані та відповідні цільові значення.
Навчання без вчителя (Unsupervised Learning): Тип машинного навчання, де модель вивчає закономірності в даних без використання цільових значень.
Підкріплене навчання (Reinforcement Learning): Тип машинного навчання, де модель навчається приймати рішення на основі взаємодії з оточенням і отримує винагороду або покарання за свої дії.
Навчання глибокими нейронними мережами (Deep Learning): Підтип машинного навчання, який використовує глибокі нейронні мережі з багатьма шарами для вирішення складних завдань.
Оверфітинг (Overfitting): Ситуація, коли модель добре вивчає навчальні дані, але погано відповідає новим, раніше не баченим даним.
Андерфітинг (Underfitting): Ситуація, коли модель недостатньо навчена на навчальних даних і не може робити правильні передбачення.
Функція втрат (Loss Function): Функція, яка вимірює, наскільки точними є передбачення моделі порівняно зі справжніми значеннями цільової змінної.
Гіперпараметри (Hyperparameters): Параметри моделі, які не навчаються самі по собі, але встановлюються перед початком навчання та впливають на процес навчання.
Крос-валідація (Cross-Validation): Метод оцінки точності моделі, який включає розділення навчальних даних на декілька підмножин для перевірки різних конфігурацій моделі.
Паралельне обчислення (Parallel Computing): Використання багатьох обчислювальних ресурсів (процесорів або обчислювальних вузлів) для прискорення навчання моделі.
Перенавчання (Bias): Тенденція моделі до роботи надмірно складними або неадекватними залежностями, які є в навчальних даних, але не є загальними.
Загальність (Generalization): Здатність моделі вірно передбачати нові, раніше не бачені дані, які відрізняються від навчальних даних.
Це лише кілька ключових термінів у глосарії машинного навчання. Галузь має багато інших термінів та понять, що використовуються для розробки, навчання і використання моделей машинного навчання.
Объяснение: