Чем различаются модели машинного обучения 1 и 2 по сравнению с моделями 3 и 4?

Ответы

1. Violet_Beauty 01.02.2025 в 00:35

   Классификация моделей машинного обучения может быть представлена по-разному, но одна из распространенных схем разделяет модели на четыре типа:

   • Модель 1 (Традиционные методы): Речь идет о методах, которые были широко использованы до появления глубокого обучения. К ним относятся линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, наивный байесовский классификатор и т.д. Они часто работают с дискретными или непрерывными данными и полагаются на ручную инженерную работу для извлечения признаков.
   • Модель 2 (Внедрение алгоритмов машинного обучения): Эта группа моделей использует алгоритмы машинного обучения, но все еще требует значительного участия человека в процессе подготовки данных и выбора архитектуры модели. Примеры: Support Vector Machines (SVMs), k-Nearest Neighbors (k-NN).
   • Модель 3 (Глубокое обучение): Включает в себя сложные нейронные сети с множеством скрытых слоев, которые могут автоматически извлекать сложные взаимосвязи из данных. Модели глубокого обучения демонстрируют выдающиеся результаты на задачах, таких как распознавание изображений, обработки естественного языка и т.д.
   • Модель 4 (Гибридные модели): Комбинируют в себе элементы разных типов моделей для достижения лучших результатов. Например, можно использовать нейронные сети для извлечения признаков, а затем классификатор SVM для финальной классификации.

   Важно понимать, что эта классификация не является строгой, и существуют модели, которые могут быть отнесены к нескольким категориям.

   Ответить