М
Молодежь
К
Компьютеры-и-электроника
Д
Дом-и-сад
С
Стиль-и-уход-за-собой
П
Праздники-и-традиции
Т
Транспорт
П
Путешествия
С
Семейная-жизнь
Ф
Философия-и-религия
Б
Без категории
М
Мир-работы
Х
Хобби-и-рукоделие
И
Искусство-и-развлечения
В
Взаимоотношения
З
Здоровье
К
Кулинария-и-гостеприимство
Ф
Финансы-и-бизнес
П
Питомцы-и-животные
О
Образование
О
Образование-и-коммуникации
вано139
вано139
10.09.2022 16:29 •  Информатика

Население города увеличивается на 3% каждый год. В настоящее время население города составляет 65 000 человек. Сколько человек будет про-живать в городе через N лет.​

👇
Открыть все ответы
Ответ:
Fanapav
Fanapav
10.09.2022

Калибровка измерительных приборов — установление зависимости между показаниями средства измерительной техники (прибора) и размером измеряемой (входной) величины. Под калибровкой часто понимают процесс подстройки показаний выходной величины или индикации измерительного инструмента до достижения согласования между эталонной величиной на входе и результатом на выходе (с учётом оговорённой точности). Например, калибровкой медицинского термометра, показывающего в ванне с температурой +36,6 °С результат на дисплее +36,3 °С, будет добавление 0,3 °С. При этом неважно, будет ли эта величина внесена в память прибора или написана на приклеенной к термометру бумаге.

4,5(13 оценок)
Ответ:
zhigulovnik
zhigulovnik
10.09.2022

Объяснение:

Машинное обучение (Machine Learning) это тренировка математической модели на исторических данных для того, чтобы прогнозировать какое-то событие или явление на новых данных. То есть попытка заставить алгоритмы программ совершать действия на основе предыдущего опыта, а не только на основе имеющихся данных.

Для обучения нужны исторические данные (обучающая выборка) и значение целевой переменной (то, что прогнозируем), которое соответствует заданным историческим данным. Модель наблюдает и находит зависимости между данными и целевой переменной. Эти зависимости используются моделью для нового набора данных, чтобы прогнозировать целевую переменную, которая неизвестна.

Машинное обучение включает в себя целый набор методов и алгоритмов, которые могут предсказать какой-то результат по входным данным. Например, у вас есть какая-то информация по тому, сколько стоили ценные бумаги в каждый момент из какого-то длинного промежутка времени, алгоритмы машинного обучения могут предсказать, сколько эти бумаги будут стоить в будущем.

Алгоритмов машинного обучение большое множество: одни эффективны для решения одного типа задач задач, вторые — для другого. Важно не путать машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект, это принципиально разные вещи. Обучить искусственный интеллект можно не только методами машинного обучения, а кроме нейросетевых алгоритмов есть ещё и классическое обучение, и обучение с подкреплением.

4,7(63 оценок)
Это интересно:
Новые ответы от MOGZ: Информатика
logo
Вход Регистрация
Что ты хочешь узнать?
Спроси Mozg
Открыть лучший ответ