ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 05.12.2023
Просмотров: 121
Скачиваний: 16
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Тема урока: Принципы машинного обучения.
Нейронная сеть
Нейро́нная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
Нейронные сети – это один из методов машинного обучения, к которому сейчас приковано достаточно большое внимание не только специалистов в области анализа данных или математиков, но и вообще людей, которые никак не связаны с этой профессией. И это связано с тем, что решения на основе нейронных сетей показывают самые лучшие результаты в самых различных областях человеческого знания, как распознавание речи, анализ текста, анализ изображений.
Информационные и компьютерные технологии являются двигателем к глобальному экономическому росту. Они дают ряд больших преимуществ для реализации специалиста в работе компаний международного уровня. В наши дни информационные технологии предоставляют работу 9 млн. сотрудникам. Эти люди считаются по праву высококвалифицированными специалистами, которые работают более чем в 4,5 тыс. элитных компаний во всем мире.
ИТ-индустрия доставляет в бюджеты своих стран около700 миллиардов долларов поступлений в год от налогового сектора.
Нужно отметить определенные линии развития информационных и компьютерных технологий: мобильность, беспроводные технологии, Интернет, широкополосный Интернет, мультимедиа, совершенность компьютерной грамотности.
Выделяют пять наиболее значимых тенденций в развитии компьютерных технологий:
- усложнение компьютерных услуг;
- способность к взаимодействию;
- ликвидация промежуточных звеньев;
- глобализация;
- конвергенция.
Машинное обучение – свод методов в области искусственного интеллекта, набор алгоритмов, которые применяют, чтобы создать машину
, которая учится на собственном опыте. В качестве обучения машина обрабатывает огромные массивы входных данных и находит в них закономерности.
Всем спасибо за урок