Какие алгоритмические методы применяются в современном машинном обучении?

Некоторые алгоритмические методы, которые применяются в современном машинном обучении:

• Линейная регрессия. vc.ru blog.skillfactory.ru Используется для предсказания числовых значений на основе независимых переменных. vc.ru Метод широко применяется в экономике, финансах, маркетинге и других областях. blog.skillfactory.ru
• Логистическая регрессия. blog.skillfactory.ru cloud.vk.com Позволяет делить объекты по классификации и категории. blog.skillfactory.ru Алгоритм работает с малым числом зависимостей и делит предмет исследования всего на две категории. blog.skillfactory.ru
• Деревья решений. vc.ru Алгоритмы используют древовидную модель для принятия решений, разбивая данные на подмножества на основе значений признаков. vc.ru
• Случайный лес. vc.ru Ансамблевый метод, который строит множество деревьев решений и объединяет их результаты для улучшения точности и устойчивости модели. vc.ru
• Метод k-ближайших соседей. blog.skillfactory.ru Этот алгоритм обучения объединяет объекты с похожими свойствами в группы. blog.skillfactory.ru
• Нейронные сети. blog.skillfactory.ru Имитируют работу мозга человека, распознают образы, обрабатывают речь и работают автономно. blog.skillfactory.ru
• Сверточные нейросети. cloud.vk.com Специализируются на визуальном контенте — фото, видео, иллюстрации. blog.skillfactory.ru Такие алгоритмы лежат в основе систем компьютерного зрения и слуха. cloud.vk.com