Самоорганизующиеся карты (Self-Organizing Maps, SOM) были разработаны финским ученым Теуво Кохоненом в 1982 году. Этот специальный вид нейронных сетей представляет собой инновационный метод машинного обучения, который используется для кластерного анализа и визуализации данных.
Самоорганизующиеся карты имитируют структуру мозга человека, в котором нейроны организованы в сеть и взаимодействуют друг с другом. Они работают по принципу конкуренции и кооперации, что позволяет моделировать сложные взаимосвязи и паттерны в данных.
Одной из главных особенностей SOM является их способность к кластеризации данных без учителя. Это значит, что нейронная сеть обучается на данных без размеченных классов, самостоятельно выявляя закономерности и группируя объекты в подобные кластеры.
С помощью самоорганизующихся карт можно проводить анализ изображений, текста, звука и других данных, а также использовать их для кластеризации, классификации и прогнозирования. Этот метод широко применяется в различных областях, таких как компьютерное зрение, биоинформатика, экономика и многие другие.
В общем, самоорганизующиеся карты представляют собой мощный инструмент для работы с данными, который позволяет выявлять скрытые закономерности и создавать наглядные визуализации для более глубокого понимания информации.