Некоторые практические примеры использования непрерывности функций в машинном обучении:

• Обучение нейронных сетей. 1 Инженеры по машинному обучению применяют принципы непрерывности, чтобы обучать нейронные сети, моделировать шаблоны данных и прогнозную аналитику. 1 Понимая непрерывность функций активации и функций потерь, можно точно настроить модели для более точных результатов в задачах машинного обучения. 1
• Прогнозирование значений временного ряда. 2 Например, можно создать модель, которая предсказывает среднедневную температуру в зависимости от времени. 2 Если при небольших изменениях времени предсказанное значение меняется незначительно, то предсказываемая температура приблизится к наблюдаемому значению. 2
• Создание устойчивых моделей. 2 Непрерывность функции модели гарантирует, что малые изменения входных данных приводят к небольшим изменениям в предсказаниях модели. 2 Это делает модель предсказуемой и надёжной. 2
• Построение предсказательных моделей. 3 Непрерывность данных позволяет строить гладкие аппроксимирующие функции, применять дифференциальные методы и создавать предсказательные модели с высокой степенью интерполяции между известными точками данных. 3