Как применяются стохастические процессы в машинном обучении?

Стохастические процессы в машинном обучении применяются следующим образом:

• Анализ временных рядов. www.analyticsvidhya.com С его помощью прогнозируют будущие значения на основе прошлых наблюдений. www.analyticsvidhya.com
• Моделирование сложных систем. www.analyticsvidhya.com Например, финансовых рынков, биологических процессов и обработки естественного языка. www.analyticsvidhya.com
• Стохастический градиентный спуск (SGD). www.analyticsvidhya.com Это вариант традиционного алгоритма градиентного спуска, который вносит случайность в обновления параметров. www.analyticsvidhya.com SGD особенно полезен при работе с большими наборами данных, поскольку обеспечивает эффективную и масштабируемую оптимизацию. www.analyticsvidhya.com
• Стохастические модели. www.analyticsvidhya.com Это вероятностные модели, которые учитывают неопределённость данных и делают прогнозы на основе распределений вероятностей. www.analyticsvidhya.com Например, скрытые марковские модели применяют для распознавания речи, модели гауссовой смеси — для обработки изображений и видео, а байесовские сети — для медицинской диагностики. www.analyticsvidhya.com
• Стохастические методы обучения нейронных сетей. intuit.ru Они выполняют псевдослучайные изменения величин весов, сохраняя те изменения, которые ведут к улучшениям. intuit.ru