Машинное обучение (MachineLearning), нейронные сети (Neuralnetwork), глубокое обучение (DeepLearning)
Машинное обучение – это класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задач, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Машинное обучение образовалось на стыке науки о нейронных сетях и математической статистики.
Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется: распознавание данных, диагностика, биоинформатика, информационная безопасность, экономическая безопасность и т.д. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных во всех сферах жизни человека: науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Используя обучение по прецедентам, можно создавать методы решения задач прогнозирования, управления и принятия решений на базе имеющихся данных.
Нейронная сеть – математическая модель, а также ее программная или аппаратная реализация, построенная по принципу организации функционирования биологических нейронных сетей.
Сейчас нейросети в основном применяются для решения задач распознавания образов, кластеризации информации, прогнозирование событий, эффективного и адаптивного управления, эффективного параллелизма и т.д.
Современные нейронные сети имеют сложную многоуровневую структуру и для их обучения применяются специализированные алгоритмы глубокого обучения.
Услуги:
- Консультирование по вопросам использования машинного обучения, нейронных сетей и технологий глубокого обучения
- Разработка проектов, использующих машинное обучение, нейронные сети и технологии глубокого обучения
- Экспертиза проектов, использующих машинное обучение, нейронные сети и технологии глубокого обучения