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, как один из самых мощных инструментов машинного обучения, предназначены для выполнения двух основных задач: классификации и регрессии.
Классификация - это процесс присвоения каждому элементу данных одной из нескольких категорий или классов. В контексте нейронных сетей классификация включает в себя обучение на множестве данных, где каждая запись уже имеет приписанный к ней метку класса. Например, если мы обучаем нейронную сеть распознавать изображения кошек и собак, то в процессе обучения сеть будет учитывать различия между этими двумя видами животных, чтобы в дальнейшем правильно классифицировать новые изображения. В результате, после завершения обучения, нейронная сеть сможет предсказывать, к какому классу относится новая, ранее невиданная запись.
Регрессия, с другой стороны, направлена на прогнозирование непрерывных значений. В отличие от классификации, где выходные данные дискретны и ограничены набором категорий, регрессия используется для предсказания числовых значений. Например, если мы хотим предсказать цену недвижимости на основе различных характеристик объекта, таких как площадь, количество комнат и местоположение, то нейронная сеть будет обучаться на данных с известными ценами. После завершения процесса обучения сеть сможет предсказывать цены для новых объектов, которые еще не были в базе данных.
Таким образом, нейронные сети демонстрируют высокую эффективность как в задачах классификации, так и в задачах регрессии, что делает их незаменимыми инструментами для решения широкого спектра практических проблем.