stem обучение

Тема: Искусственный интеллект и обучение на основе алгоритмов машинного обучения Введение: Искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых актуальных и быстро развивающихся областей в науке и технологиях. Одной из ключевых составляющих ИИ является машинное обучение, которое позволяет компьютерным системам обучаться на основе данных и опыта, а затем принимать решения и делать прогнозы без явного программирования. Основная часть: 1. Основы машинного обучения: - Машинное обучение - это подраздел искусственного интеллекта, который изучает алгоритмы и модели, позволяющие компьютерам обучаться на основе данных. - Существуют различные типы машинного обучения, включая надзорное, ненадзорное и усиленное обучение. - Надзорное обучение основано на использовании размеченных данных, где модель обучается на основе пар "входные данные - ожидаемый вывод". - Ненадзорное обучение не требует разметки данных и позволяет модели самостоятельно находить закономерности и структуры в данных. - Усиленное обучение основано на принципе обучения через проб и ошибок, где модель получает обратную связь и корректирует свое поведение для достижения определенной цели. 2. Применение машинного обучения: - Машинное обучение находит широкое применение во многих...