Читать Машинное обучение - Джейд Картер

1. МО – машинное обучение

2. ИИ – искусственный интеллект

3. СЗ – супервизированное обучение

4. БЗ – безнадзорное обучение

5. ПЗ – полузаданные обучение

6. НС – нейронная сеть

7. SVM – метод опорных векторов

8. RF – случайный лес

9. CNN – сверточная нейронная сеть

10. RNN – рекуррентная нейронная сеть

11. MLP – многослойный персептрон

12. SGD – стохастический градиентный спуск

13. NLP – обработка естественного языка

14. CV – компьютерное зрение

15. DL – глубокое обучение

16. ROI – возврат инвестиций

17. KPI – ключевые показатели эффективности

18. CRM – управление взаимоотношениями с клиентами

19. ERP – система планирования ресурсов предприятия

20. BI – бизнес-аналитика

Обучение с учителем – форма машинного обучения, где системе предоставляется обучающая выборка с входными данными и соответствующими выходными значениями.

Признаки – характеристики или свойства объектов, которые описывают данные.

Метки (выходные значения, целевые переменные) – значения, которые система должна предсказывать или классифицировать на основе входных данных.

Модель – математическая функция, которая принимает входные данные и выдает предсказания или классификации.

Обучение – процесс, в ходе которого модель настраивается на основе обучающей выборки для минимизации ошибки предсказания.

Тестирование – процесс оценки производительности модели на новых данных, не участвующих в обучении, с целью оценки ее обобщающей способности.

Переобучение – состояние модели, когда она становится слишком сложной и настраивается на шум в данных, в результате чего ее способность обобщения страдает.

Недообучение – состояние модели, когда она слишком проста и не способна выявить сложные закономерности в данных, что приводит к низкой производительности на новых данных.

Гиперпараметры – параметры модели, которые задаются вручную перед началом обучения и влияют на ее поведение и производительность, например, скорость обучения, количество эпох и размер скрытых слоев в нейронной сети.

Алгоритмы обучения – методы и процедуры, используемые для обучения моделей на основе обучающих данных, например, линейная регрессия, метод опорных векторов (SVM), деревья решений, нейронные сети и другие.