Малый ШАД - Машинное обучение: задачи и модели - Виктор Кантор |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-02-08 18:04 Виктор Викторович Кантор Яндекс Как научить компьютер узнавать лица людей, распознавать речь, понимать, что изображено на картинке или определять тему текста? Ответы на подобные вопросы даёт машинное обучение. Эта новая область знания на самом деле является логичным развитием статистики — сейчас во многих областях нашей жизни данных становится достаточно, чтобы из них можно было научиться делать неожиданные выводы. Сегодня машинное обучение позволяет предсказывать продажи магазинов или отток клиентов мобил Источник: vk.com Комментарии: |
|