Какой из перечисленных ниже алгоритмов является примером метода обучения с подкреплением?
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает ключевые принципы работы с большими массивами информации, включая методы машинного обучения, построение нейронных сетей и современные алгоритмы обработки данных. Слушатели получат практические навыки применения этих технологий в различных сферах, таких как IT-разработка, научные исследования и бизнес-аналитика. Особое внимание уделяется автоматизации сложных задач и использованию интеллектуальных систем для оптимизации процессов и принятия эффективных решений.
Варианты ответа:
- Линейная регрессия
- Q-learning
- Метод опорных векторов (SVM)
- K-means
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какие из следующих данных считаются структурированными?
- Что из перечисленного является причиной роста интереса к машинному обучению в последние годы?
- Как называется принцип, согласно которому более простые модели предпочтительнее более сложных, если они одинаково хорошо описывают данные?
- Какой термин описывает использование данных для принятия решений и прогнозирования?
- Что из перечисленного не является этапом проекта машинного обучения?