FEATURED
19/05/2023
Ресурси: Основи и терминология

Машинното обучение (ML): Основи и приложения

Машинното обучение (ML)

Машинното обучение (Machine Learning) е ключова под дисциплина на изкуствения интелект (AI), която се занимава с изучаването и разработването на алгоритми, които могат да се „научат“ от данни и да правят точни прогнози на основата на тези данни.

Машинното обучение (ML)
FEATURED
19/05/2023
Ресурси: Основи и терминология

Дълбоко обучение (DL): Основи и приложения

Дълбоко обучение (DL)

Дълбокото обучение (Deep Learning) е подобласт на машинното обучение, която се фокусира върху използването на невронни мрежи с много слоеве, известни като дълбоки невронни мрежи.

Дълбоко обучение (DL)
FEATURED
19/05/2023
Ресурси: Основи и терминология

Усилено на обучение (RL): Основи и приложения

Усилено на обучение

Усилeно обучение (Reinforcement Learning) е под домейн на изкуствения интелект, който се фокусира върху обучението на машини да вземат решения.

Усилено на обучение
FEATURED
18/05/2023
Ресурси: Основи и терминология

Надзорно обучение (SL): Основи и приложения

Надзорно обучение

Надзорното обучение (Supervised Learning) е основна категория в машинното обучение, където моделът се обучава върху предварително етикетирани данни.

Надзорно обучение
FEATURED
18/05/2023
Ресурси: Основи и терминология

Ненадзорно обучение (UL): Основи и приложения

Ненадзорно обучение

Ненадзорно обучение (Unsupervised Learning) е вид машинно обучение, при който компютърните програми учат самостоятелно да откриват и разпознават общи шаблони и характеристики в събраните данни, без да им предоставяме конкретни указания или отговори за справка.

Ненадзорно обучение