Ключевые этапы разработки ML-проекта: постановка задачи, сбор данных, обработка, выбор модели, …
🧠 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:
- Текстовый ответ
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Процесс, при котором модель улучшает предсказания через взаимодействие с окружением – это …
- Разница между обучением с учителем и без учителя в наличии …
- В обучении с подкреплением агент …
- Переобучение (overfitting) – это слишком сильная подгонка модели под …
- Два основных типа алгоритмов регрессии – это …