Познакомьтесь с избранными документами и оцените их смысловое соответствие результ ПЛЗ отзовитесь кто шарит за информатику если сможете напишите в ответ смогу и дальше уже я скину свой вк или инстаграм
Согласно результатам международного исследования Microsoft, 94% руководителей считают, что технологии искусственного интеллекта важны для решения стратегических задач их организаций. При этом 27% о уже внедрили соответствующие технологии в ключевые бизнес-процессы, еще 46% ведут пилотные проекты.
Россия, благодаря традиционно сильной математической школе не отстает от мировых тенденций. И если судить по докладам на конференции «Технологии машинного обучения. Искусственный интеллект и нейросети: инструменты и опыт реальных проектов», организованной издательством «Открытые системы», применение средств ИИ в нашей стране уже стало если не обыденностью, то достаточно распространенным не только оптимизировать, но и радикально поменять бизнес-процессы.
Поскольку разнообразие методов и обучения искусственного интеллекта не меньше, чем у интеллекта естественного, то, прежде чем начинать проект в этой области, стоит ознакомиться с методами и машинного обучения, их возможностями, сферами применения и ограничениями. Это эффективнее распорядиться отпущенными на проект ресурсами и не пасть жертвой нынешнего ажиотажа вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта.
машинного обучения
Обучение с учителем (Supervised learning)
Этот оптимален, если вы знаете, чему хотите научить машину. Вы можете познакомить компьютер с огромной обучающей выборкой данных и варьировать параметры до тех пор, пока не получите на выходе ожидаемые результаты. Затем можно уточнить, чему научилась машина, заставив ее спрогнозировать результат для контрольных данных, с которыми компьютер еще не сталкивался.
Чаще всего обучение с учителем применяется для задач классификации и прогнозирования. Обучение с учителем можно использовать при определении финансового риска частных лиц и организаций на основе имеющихся сведений о финансовой активности, можно неплохо прогнозировать покупательское поведение с учетом прежних закономерностей.
var a: array[1..nn] of integer; m, n, max, min, i, kn, kz, kp, kt, nmax, nmin, t: integer;
begin Write('Задайте количество элементов в массиве (1-50): '); Readln(n); Write('Введите значение для поиска: '); Readln(t); Writeln('Введите элементы массива'); max := -32768; min := 32767; kn := 0; kz := 0; kp := 0; kt := 0; for i := 1 to n do begin Read(m); if max < m then begin max := m; nmax := i end else if min > m then begin min := m; nmin := i end; if m < 0 then Inc(kn) else if m = 0 then Inc(kz) else Inc(kp); if m = t then Inc(kt); a[i] := m end; m := a[nmax]; a[nmax] := a[nmin]; a[nmin] := m; Writeln('Результирующий массив'); for i := 1 to n do Write(a[i], ' '); Writeln; Writeln('Количество элементов, равных ', t, ': ', kt); Writeln('Количество отрицательных элементов равно ', kn); Writeln('Количество нулевых элементов равно ', kz); Writeln('Количество положительных элементов равно ', kp) end.
Тестовое решение: Задайте количество элементов в массиве (1-50): 13 Введите значение для поиска: 7 Введите элементы массива 15 -6 11 0 7 0 18 -7 -3 -4 7 0 12 Результирующий массив 15 -6 11 0 7 0 -7 18 -3 -4 7 0 12 Количество элементов, равных 7: 2 Количество отрицательных элементов равно 4 Количество нулевых элементов равно 3 Количество положительных элементов равно 6
Согласно результатам международного исследования Microsoft, 94% руководителей считают, что технологии искусственного интеллекта важны для решения стратегических задач их организаций. При этом 27% о уже внедрили соответствующие технологии в ключевые бизнес-процессы, еще 46% ведут пилотные проекты.
Россия, благодаря традиционно сильной математической школе не отстает от мировых тенденций. И если судить по докладам на конференции «Технологии машинного обучения. Искусственный интеллект и нейросети: инструменты и опыт реальных проектов», организованной издательством «Открытые системы», применение средств ИИ в нашей стране уже стало если не обыденностью, то достаточно распространенным не только оптимизировать, но и радикально поменять бизнес-процессы.
Поскольку разнообразие методов и обучения искусственного интеллекта не меньше, чем у интеллекта естественного, то, прежде чем начинать проект в этой области, стоит ознакомиться с методами и машинного обучения, их возможностями, сферами применения и ограничениями. Это эффективнее распорядиться отпущенными на проект ресурсами и не пасть жертвой нынешнего ажиотажа вокруг машинного обучения и искусственного интеллекта.
машинного обучения
Обучение с учителем (Supervised learning)
Этот оптимален, если вы знаете, чему хотите научить машину. Вы можете познакомить компьютер с огромной обучающей выборкой данных и варьировать параметры до тех пор, пока не получите на выходе ожидаемые результаты. Затем можно уточнить, чему научилась машина, заставив ее спрогнозировать результат для контрольных данных, с которыми компьютер еще не сталкивался.
Чаще всего обучение с учителем применяется для задач классификации и прогнозирования. Обучение с учителем можно использовать при определении финансового риска частных лиц и организаций на основе имеющихся сведений о финансовой активности, можно неплохо прогнозировать покупательское поведение с учетом прежних закономерностей.