Введение Персептрон обычно используется в искусственном интеллекте и машинном обучении. Он состоит из набора входных значений, весов и пороговых значений и считается основным шагом
                
        
    
        
    Введение Сегодня компании все больше полагаются на искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения своих бизнес-процессов. Эти передовые технологии
                
        
    
        
    Введение Когда нам нужно найти дорогу в лесу, самый простой способ – следовать по тропинке самого крутого спуска и продолжать двигаться в направлении уменьшения уклона. 
                
        
    
        
    Введение Обратное распространение в нейронной сети – это алгоритм, который обеспечивает обратное распространение ошибок от выходных узлов к входным. Следовательно, он также известен
                
        
    
        
    Введение В глубоком обучении нейронные сети без функции активации представляют собой просто модель линейной регрессии. Это связано с тем, что функции выполняют нелинейные вычисления
                
        
    
        
    Введение Вы заметили, что начинаете видеть рекламу товаров, которые вы ранее искали в Google или на любой другой платформе электронной коммерции? Вы задавались вопросом, как Siri или
                
        
    
        
    Введение Машинное обучение в области искусственного интеллекта сегодня является одной из наиболее развивающихся и востребованных технологий, которая позволяет компьютерам автоматически
                
        
    
        
    Введение В детстве мы многому учимся у наших родителей. Тем не менее, мы получаем некоторую информацию из нашего собственного опыта ‒ бессознательно выявляя и применяя шаблоны в нашем
                
        
    
        
    Введение Сегодня мы живем в эпоху, когда машины учатся и принимают решения почти как люди! В этом посте в блоге мы собираемся узнать об одной из самых неотъемлемых частей 
                
        
    
        
    Что такое активное обучение? Активное обучение в машинном обучении – это тип контролируемого обучения, при котором алгоритм может выбирать данные, на основе которых он хочет учиться.
                
        
    
        
    








