Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Бинарная классификация
Прогнозирование целевой переменной с двумя возможными классами, используемое для задач типа да/нет или истина/ложь.
Многоклассовая классификация
Расширение бинарной классификации, при котором модель должна предсказать один из трёх или более взаимоисключающих классов.
Линейная регрессия
Статистическая модель, которая устанавливает линейную зависимость между входными переменными и непрерывной целевой переменной.
Полиномиальная регрессия
Форма регрессии, которая моделирует нелинейную взаимосвязь между переменными, используя полиномиальные члены.
Деревья решений
Предиктивная модель, использующая древовидную структуру для представления решений и их возможных последствий.
Случайные леса
Метод ансамбля, объединяющий несколько деревьев решений для повышения точности и контроля переобучения.
Машины опорных векторов (SVM)
Алгоритм классификации, который находит оптимальную гиперплоскость для разделения классов в пространстве высокой размерности.
Сети с обучением с учителем
Архитектуры глубокого обучения, обученные с размеченными данными для изучения иерархических представлений
k-Ближайших Соседей (k-NN)
Простой алгоритм, который классифицирует новые наблюдения на основе большинства класса его k ближайших соседей.
Наивный Байес
Вероятностный классификатор, основанный на теореме Байеса с предположением о независимости между признаками.
Градиентный бустинг
Ансамблевая техника, которая строит модели последовательно, исправляя ошибки предыдущих моделей.
Логистическая регрессия
Модель регрессии, используемая для предсказания вероятностей для бинарных результатов классификации.
Методы регуляризации
Техники (L1, L2, Elastic Net) для предотвращения переобучения путём штрафования сложных коэффициентов модели.
Перекрёстная проверка
Надёжная методика оценки, использующая несколько разбиений данных для оценки производительности модели.
Супервизионное конструирование признаков
Процесс создания и отбора оптимальных признаков, специально предназначенных для моделей обучения с учителем.