Роботы с искусственным интеллектом
Введение Введение Планирование и принятие решений играют важную роль в развитии робототехники. Они являются неотъемлемой частью процесса создания и управления роботами. Правильное планирование позволяет оптимизировать работу робота и достичь поставленных целей. Процесс принятия решений позволяет роботу самостоятельно принимать оптимальные решения…
Введение Трансформеры — это модели глубокого обучения, которые были представлены в 2017 году. Они стали одной из наиболее эффективных моделей для обработки естественного языка и машинного перевода. Применение трансформеров в задачах обработки языка позволяет достичь высокой точности и качества результатов.…
Что такое подкрепленное обучение? Подкрепленное обучение (Reinforcement Learning) — это раздел машинного обучения, который изучает способы обучения агентов, позволяющие им принимать оптимальные решения в заданной среде. В основе подкрепленного обучения лежит понятие позитивной или негативной обратной связи, которую агент получает…
Введение Данная статья является обзором глубокого обучения, где будет рассмотрено его определение, основные принципы работы, а также примеры его применения. Глубокое обучение основывается на искусственных нейронных сетях, которые созданы по аналогии с работой человеческого мозга. Однако перед тем, как мы…
Введение Теория вероятностей является фундаментальным математическим инструментом, который находит широкое применение в различных областях, включая машинное обучение. Она позволяет описывать и анализировать случайные явления и события, а также предсказывать их вероятности. Машинное обучение, в свою очередь, является областью искусственного интеллекта,…
Что такое нейронные сети? Нейронные сети Нейронные сети — это математические модели, которые имитируют работу нервной системы человека. Они используются для решения сложных задач в различных областях, таких как компьютерное зрение, естественный язык обработка, робототехника и многие другие. Основной компонент…
Введение в логистическую регрессию Введение в логистическую регрессию Логистическая регрессия – это один из методов статистического анализа, который используется для прогнозирования вероятности возникновения конкретного события. Она является основным инструментом в машинном обучении для задач классификации. Этот метод был разработан в…
Введение в алгоритм k-ближайших соседей Алгоритм k-ближайших соседей (k-nearest neighbors, k-NN) — это один из самых простых алгоритмов машинного обучения, который широко используется для классификации и регрессии. Он основывается на простой идеи: объекты, близкие по своим характеристикам, обычно принадлежат к…
Определение машинного обучения Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который изучает разработку компьютерных систем, способных обучаться и принимать решения без явного программирования. Другими словами, машинное обучение позволяет компьютерам учиться на основе данных и опыта, а не только следовать заранее…