Как работает машинное обучение?

Машинное обучение работает следующим образом: qudata.com

1. Сбор данных. qudata.com Исследователи формируют датасет, решая, создавать ли его самостоятельно, использовать общедоступные источники или приобретать готовые данные. qudata.com Это важный шаг, так как качество и объём данных напрямую влияют на последующую эффективность модели машинного обучения. qudata.com
2. Подготовка данных. qudata.com Данные преобразуют в удобный формат и обеспечивают их соответствие целям, которые необходимо достичь. qudata.com Это включает в себя очистку данных от дубликатов, исправление ошибок, добавление недостающей информации и масштабирование данных до стандартного формата. qudata.com
3. Выбор подходящего алгоритма машинного обучения. qudata.com В зависимости от поставленной задачи и доступных вычислительных ресурсов исследователи могут выбирать множество различных алгоритмов. qudata.com

Существуют три составляющие любого процесса машинного обучения: yandex.cloud

1. Данные. yandex.cloud Это примеры решений, статистика, расчёты и другая информация, которая помогает обучать нейросети. yandex.cloud Большие наборы данных называют датасетами. yandex.cloud
2. Функции. skillbox.ru Функции показывают машине, на что следует обратить внимание. skillbox.ru
3. Алгоритм. skillbox.ru В математическом смысле алгоритм — это совокупность функций. skillbox.ru Он берёт данные на входе и выдаёт результат на выходе. skillbox.ru

Когда модель сформирована, остаётся лишь задействовать её при решении задачи и получить результат. qudata.com