Математические модели в машинном обучении: от регрессионных моделей к глубоким нейронным сетям

Abstract

Машинное обучение прошло значительную эволюцию – от простых регрессионных моделей до современных глубоких нейронных сетей. Первые методы сыграли ключевую роль в формировании основ области. Со временем к ним добавились сложные подходы, которые позволили решать задачи распознавания образов, обработки речи и прогнозирования с высокой точностью. Прогресс в области машинного обучения создал новые возможности для автоматизации, что уже оказывает значительное влияние на самые разные отрасли.