Глава 4. Машинное обучение¶

Машинное обучение — это сердце современного ИИ: вместо жёстких правил машина учится на примерах. В этой главе разберём три вида обучения и два наглядных метода — ближайших соседей и линейную регрессию, — на которых проще всего почувствовать, как это работает.

4.1 Виды машинного обученияС учителем, без учителя и с подкреплением — чем отличаются и где применяются.

4.2 Метод ближайших соседей«Скажи, кто твои соседи»: как работают рекомендации похожих товаров и треков.

4.3 Линейная регрессияКак ИИ предсказывает числа — цену, спрос, выручку — и что такое веса.

В курсе: ← Глава 3 · Начать главу: Виды машинного обучения → · Дальше: Глава 5 →

Авторы курса: Герман Коваленко (основатель ENGRAM) и Сергей Добров.

Попробуйте ENGRAM на своих данных

Нейросеть на ваших встречах, документах и переписке: отвечает со ссылкой на источник. Это ваша вторая память на базе ИИ. Данные хранятся в России, старт бесплатный.

Зарегистрироваться бесплатно