Что такое концептуальный дрейф в машинном обучении?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина посвящена изучению принципов работы современных интеллектуальных систем, включая методы машинного обучения, обработки больших данных и автоматизации сложных процессов. Студенты освоят ключевые алгоритмы искусственного интеллекта, научатся применять их для анализа информации, прогнозирования и оптимизации решений в различных сферах — от IT до бизнес-аналитики. Особое внимание уделяется практическим аспектам разработки умных систем, включая работу с нейросетями, обработку естественного языка и когнитивные технологии.
Варианты ответа:
- Изменение целевой переменной
- Изменение количества признаков
- Изменение распределения данных со временем
- Переобучение модели
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Какой тип обучения используется в играх для обучения искусственного интеллекта?
- Какой из перечисленных алгоритмов не предназначен для работы с концептуальным дрейфом?
- Что такое "Conditional Computation" в нейронных сетях с адаптивной архитектурой?
- Какое преимущество имеют адаптивные системы по сравнению с традиционными системами?
- Что является гиперпараметром модели машинного обучения?