Статья посвящена сравнительному анализу трех ключевых парадигм машинного обучения (МО): обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением – наряду с оценкой популярных фреймворков МО, таких как TensorFlow, PyTorch и Scikit-learn. В исследовании были изучены основные различия, преимущества и ограничения подходов МО, особое внимание уделялось таким факторам, как: вычислительные затраты, масштабируемость и простота реализации. Рассмотрены аспекты интерпретируемости моделей МО и проанализированы вычислительные ресурсы, необходимые для их работы, включая нагрузку на центральный процессор и оперативную память. Результаты дают необходимую информацию о том, как различные методологии и технологии МО формируют реальные приложения и влияют на практическое принятие решений в системах, управляемых искусственным интеллектом.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.