Какие методы машинного обучения используются для классификации предметов в реальных проектах?

Для классификации предметов в реальных проектах используются различные методы машинного обучения, среди них:

• Линейная регрессия. 12 Метод учит машину искать зависимости между переменными. 1 Применяется в экономике, финансах, маркетинге и других областях, где необходимо предсказывать, как одна переменная влияет на другую. 1 Пример использования: прогнозирование стоимости недвижимости в зависимости от размера и расположения объекта. 2
• Логистическая регрессия. 15 Алгоритм позволяет делить объекты по классификации и категории. 1 Работает с малым числом зависимостей и делит предмет исследования всего на две категории. 1 Пример использования: в банковском кредитовании для оценки вероятности дефолта. 1
• Метод k-ближайших соседей. 13 Алгоритм обучения объединяет объекты с похожими свойствами в группы. 1 Строится на гипотезе компактности: все объекты с похожими свойствами находятся рядом друг с другом. 1
• Решающие деревья. 1 Более сложный алгоритм, который старается охватить разные условия и классифицировать данные через «ветви дерева». 1
• Нейронные сети. 1 Имитируют работу мозга человека, распознают образы, обрабатывают речь и работают автономно. 1 Пример использования: в компьютерном зрении для распознавания изображений и видеоаналитики. 1
• Сверточные нейросети. 1 Специализируются на визуальном контенте — фото, видео, иллюстрации. 1 Распознают и классифицируют объект. 1 Например, по очертаниям нейросеть может распознать человека, далее, сконцентрировавшись на отдельных участках лица, классифицировать цвет глаз, волос. 1