Нейрон отображает:
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает методы построения и настройки нейронных сетей для обработки сложных данных, включая изображения, звук и естественный язык. В рамках курса рассматриваются архитектуры глубокого обучения, алгоритмы оптимизации и практические аспекты их применения в задачах искусственного интеллекта. Слушатели освоят инструменты для разработки моделей, их обучения и оценки эффективности, что позволит решать реальные задачи в сфере анализа данных, компьютерного зрения и автоматизированных систем.
Варианты ответа:
- Зависимость значения взвешенной суммы U входных признаков от выходного признака У, в которой вес выходного признака W показывает степень влияния выходного признака на взвешенную сумму
- Зависимость значения выходного признака У от взвешенной суммы U значения входных признаков, в которой вес входного признака W показывает степень влияния входного признака на выходной
- Возможность системы в экстримальных ситуациях принимать адекватные решения
- Те общие зависимости между фактами которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Что означает термин "exploration" в обучении с подкреплением?
- Осуществляется ли правовое регулирование в сфере искусственного интеллекта на территории РФ?
- Какой метод используется для балансировки "exploration" и "exploitation" в обучении с подкреплением?
- Что такое "reward" в контексте обучения с подкреплением?
- Как называется процесс, при котором агент использует текущую политику для сбора данных и обновления модели?