Какие две базовые задачи решают нейронные сети? - коротко
Нейронные сети решают две основные задачи: классификацию и регрессию. Классификация включает в себя разделение данных на категории, тогда как регрессия предсказывает непрерывные значения.
Какие две базовые задачи решают нейронные сети? - развернуто
Нейронные сети, будучи одним из ключевых инструментов машинного обучения, выполняют две основные задачи: классификацию и регрессию.
Классификация представляет собой процесс разделения данных на категории или классы. В контексте нейронных сетей это означает, что модель обучается выявлять паттерны и признаки, которые позволяют ей правильно классифицировать новые данные. Например, в задаче распознавания изображений нейронная сеть может обучиться различать кошки от собак на основе анализа пикселей. Результатом такой классификации является присвоение метки или класса каждому входному объекту.
Регрессия, с другой стороны, направлена на предсказание непрерывного значения на основе входных данных. В этом случае нейронная сеть обучается находить зависимости между входами и выходами, чтобы можно было точно прогнозировать значение целевой переменной. Примеры задач регрессии включают прогнозирование цен на недвижимость, предсказание доходов компании или определение температуры на основе погодных данных. В отличие от классификации, где результат является дискретным значением, регрессия предоставляет непрерывное числовое значение.
Таким образом, нейронные сети демонстрируют высокую гибкость и мощность, будучи способными эффективно решать как задачи классификации, так и регрессии, что делает их незаменимыми в современной информационной среде.