AI/ML для продакт-менеджеров: ключевые понятия и терминология

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью этих более 40 основных понятий и определений!

Машинное обучение
Нейронные сети
Глубокое обучение
контролируемое обучение
Неконтролируемое обучение
Обучение с подкреплением
Классификация
Регрессия
Кластеризация
Обработка естественного языка
Предварительная обработка данных
Разделение данных
Увеличение данных
Компьютерное зрение
Деревья желаний
Случайный лес
Опорные векторные машины
Снижение размерности
Разработка функций
Извлечение признаков
Выбор функции
Предвзятость и справедливость
Переоснащение и недооснащение
Оптимизация гиперпараметров
Функции активации
Функция потерь
Регуляризация
Алгоритмы оптимизации
Трансферное обучение
Тонкая настройка
Обучение ансамблю
Интерпретируемость и объяснимость
Объяснимый ИИ
Исследовательский анализ данных
Визуализация данных
Масштабирование функций
Преобразование функций
Перекрестная проверка
Ранняя остановка
Модельные ансамбли
Обнаружение аномалий
Прогнозное моделирование
Оценка модели

1. Машинное обучение

Определение. Тип искусственного интеллекта, использующий алгоритмы для обучения на основе данных.
Пример: создание системы рекомендаций для веб-сайта электронной коммерции.
Может использоваться в широком спектре приложений, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и прогнозная аналитика.
Включает обучение модели на размеченном наборе данных, где модель учится делать прогнозы или принимать решения на основе данных.
Качество работы модели зависит от качества и количества обучающих данных, а также выбора алгоритма и гиперпараметров.
Может быть обучение с учителем, без учителя или обучение с подкреплением, в зависимости от типа обучающих данных и цели обучения.
Популярные библиотеки и фреймворки для машинного обучения включают TensorFlow, PyTorch и scikit-learn.

2. Нейронные сети

Определение. Тип алгоритма машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга.
Пример: создание системы профилактического обслуживания производственного оборудования.
Состоят из нескольких слоев взаимосвязанных нейронов, каждый из которых получает входные данные от предыдущего слоя и передает выходные данные следующему слою.
Каждый нейрон применяет к входным данным нелинейное преобразование и выводит взвешенную сумму входных данных.
Веса связей между нейронами корректируются во время обучения, чтобы минимизировать выбранную функцию потерь.
Количество и размер слоев, а также выбор функции активации влияют на емкость и производительность модели.
Глубокие нейронные сети, состоящие из многих слоев, способны изучать более сложные закономерности, чем мелкие сети.

3. Глубокое обучение

Определение. Подмножество машинного обучения, использующее несколько уровней нейронных сетей для изучения сложных закономерностей в больших объемах данных.
Пример: создание чат-бота для обслуживания клиентов.
Может использоваться для таких задач, как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и машинный перевод.
Требуются большие объемы помеченных обучающих данных и вычислительных ресурсов для обучения модели.
Качество работы модели зависит от качества и количества обучающих данных, а также выбора архитектуры и гиперпараметров.
Популярные библиотеки и фреймворки для глубокого обучения включают TensorFlow, PyTorch и Keras.

4. Обучение под наблюдением

Определение. Тип машинного обучения, при котором обучающие данные помечаются правильным выходным или целевым значением.
Пример. создание спам-фильтра для электронных писем.
Алгоритм учится сопоставлять входные данные с правильными выходными данными, минимизируя выбранную функцию потерь.
Затем модель можно использовать для прогнозирования или принятия решений на основе новых, невидимых данных.
Общие задачи контролируемого обучения включают классификацию и регрессию.

5. Обучение без учителя

Определение. Тип машинного обучения, при котором обучающие данные не помечены правильным результатом или целью.
Пример: группировка данных о клиентах по покупательскому поведению.
Алгоритм учится обнаруживать скрытые закономерности или структуры в данных без какого-либо руководства или контроля.
Общие задачи обучения без учителя включают кластеризацию и уменьшение размерности.

6. Обучение с подкреплением

Определение. Тип машинного обучения, при котором агент учится предпринимать действия в среде, чтобы максимизировать сигнал вознаграждения.
Пример: обучение робота перемещению по лабиринту.
Алгоритм учится выбирать лучшее действие на каждом шаге, исходя из текущего состояния и вознаграждения, полученного от окружения.
Процесс обучения включает в себя пробы и ошибки, исследование и использование, а также использование функции вознаграждения и функции ценности.

7. Классификация

Определение. Задача контролируемого обучения, в которой алгоритм учится присваивать метку класса каждому экземпляру входных данных.
Пример: определение типа фруктов на изображении
Алгоритм учится принимать дискретное взаимоисключающее решение для каждого входа.
Общие алгоритмы классификации включают деревья решений, случайные леса и машины опорных векторов.

8. Регрессия

Определение. Задача контролируемого обучения, в которой алгоритм учится прогнозировать непрерывную целевую переменную на основе входных данных.
Пример: прогнозирование цены дома на основе его размера и местоположения.
Алгоритм учится делать непрерывный, действительный прогноз для каждого входа.
Общие алгоритмы регрессии включают линейную регрессию, полиномиальную регрессию и регуляризованную регрессию.

9. Кластеризация

Определение. Задача обучения без учителя, в которой алгоритм учится группировать похожие экземпляры входных данных в кластеры.
Пример: группировка клиентов по сегментам на основе их покупательских привычек.
Алгоритм учится разбивать данные на непересекающиеся непересекающиеся кластеры на основе некоторой степени сходства.
Общие алгоритмы кластеризации включают k-средние, иерархическую кластеризацию и кластеризацию на основе плотности.

10. Обработка естественного языка

Определение. Подобласть искусственного интеллекта, которая включает использование алгоритмов для обработки и понимания текста или речи на естественном языке.
Пример: создание голосового помощника, который может понимать голосовые команды и отвечать на них.
NLP включает в себя такие задачи, как идентификация языка, токенизация, маркировка частей речи, анализ настроений и машинный перевод.
Алгоритмы НЛП основаны на таких методах, как стемминг, лемматизация и моделирование n-грамм, для извлечения смысла из языковых данных.
Общие библиотеки и фреймворки НЛП включают NLTK, spaCy и GPT-3.

11. Предварительная обработка данных

Определение. Процесс очистки, преобразования и масштабирования входных данных, чтобы сделать их пригодными для использования алгоритмом машинного обучения.
Пример: вменение отсутствующих значений, стандартизация функций и бинаризация меток в наборе данных.
Предварительная обработка данных включает в себя такие задачи, как вменение отсутствующих значений, масштабирование функций и преобразование данных.
Предварительная обработка данных может улучшить производительность и интерпретируемость алгоритма машинного обучения за счет уменьшения шума, смещения и дисперсии данных.
Предварительная обработка данных также может снизить вычислительную сложность и требования к хранению данных.

12. Разделение данных

Определение. Процесс разделения входных данных на три подмножества: обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор.
Пример. разделение набора данных на 70 % обучения, 15 % проверки и 15 % тестирования.
Разделение данных является важным шагом в рабочем процессе машинного обучения, поскольку оно позволяет обучать, проверять и тестировать модель на разных данных.
Разделение данных может улучшить производительность и обобщение алгоритма машинного обучения, избегая переобучения и оценивая модель на невидимых данных.
Разделение данных также может дать представление о систематической ошибке, дисперсии и надежности модели.

13. Увеличение данных

Определение: процесс создания новых выборок данных из существующих данных путем применения преобразований или возмущений к входным данным.
Пример: поворот, отражение или масштабирование изображения для создания новых вариантов одного и того же изображения.
Увеличение данных — полезный метод машинного обучения, когда данных мало или они несбалансированы, или когда модель переобучается.
Увеличение данных может улучшить производительность и обобщение алгоритма машинного обучения за счет увеличения разнообразия и надежности данных.
Увеличение данных также может уменьшить переоснащение и смещение модели за счет создания новых синтетических выборок, которые похожи, но не идентичны исходным данным.

14. Компьютерное зрение

Определение. Подобласть искусственного интеллекта, которая включает использование алгоритмов для обработки и понимания визуальных данных, таких как изображения и видео.
Пример:создание системы безопасности, которая может идентифицировать злоумышленников в видео наблюдения.
Компьютерное зрение включает в себя такие задачи, как классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация и оценка позы.
Алгоритмы компьютерного зрения основаны на таких методах, как сверточные нейронные сети, извлечение признаков изображения и распознавание объектов для извлечения смысла из визуальных данных.
Общие библиотеки и фреймворки компьютерного зрения включают OpenCV, TensorFlow и PyTorch.

15. Деревья решений

Определение. Алгоритм обучения с учителем, который учится делать прогнозы или принимать решения, разделяя входное пространство на области на основе серии двоичных разбиений.
Пример: создание диагностического инструмента, который может определить причину симптомов пациента.
Деревья решений используют жадный нисходящий подход для изучения последовательности правил «если-то», которые разбивают входное пространство на отдельные области.
Качество работы дерева зависит от выбора критерия разбиения, максимальной глубины дерева и минимального количества выборок в каждом листовом узле.
Деревья решений можно использовать для задач классификации или регрессии.

16. Случайные леса

Определение.алгоритм ансамблевого обучения, который учится делать прогнозы или принимать решения, комбинируя выходные данные нескольких деревьев решений.
Пример: создание модели оценки кредитоспособности, которая может предсказать вероятность невыплаты клиентом кредита.
Случайные леса используют бутстрап-выборку и подход случайного подмножества признаков для обучения нескольких деревьев решений на разных подмножествах данных.
Окончательный прогноз или решение принимается путем усреднения или голосования по результатам отдельных деревьев.
Случайные леса можно использовать для задач классификации или регрессии, и они часто более точны, чем одно дерево решений.

17. Машины опорных векторов

Определение. Алгоритм обучения с учителем, который учится делать прогнозы или принимать решения, находя гиперплоскость максимального поля, разделяющую классы во входном пространстве.
Пример:создание системы обнаружения мошенничества, которая может различать подлинные и мошеннические транзакции.
Машины опорных векторов используют трюк ядра и подход квадратичной оптимизации, чтобы найти гиперплоскость, которая максимизирует разницу между классами.
Качество работы модели зависит от выбора функции ядра, параметра регуляризации и параметров ядра.
Машины опорных векторов можно использовать для задач классификации или регрессии, и они особенно эффективны, когда данные линейно разделимы или имеют многомерные признаки.

18.Уменьшение размерности

Определение. Метод обучения без учителя, который уменьшает количество измерений или признаков во входных данных без потери слишком большого количества информации.
Пример: уменьшение количества пикселей в изображении без потери его основных визуальных характеристик.
Методы уменьшения размерности включают анализ основных компонентов, разложение по сингулярным числам и автоэнкодеры.
Уменьшение размерности может улучшить производительность и интерпретируемость алгоритмов машинного обучения, а также снизить вычислительную сложность и требования к хранению данных.

19. Разработка функций

Определение. Процесс выбора и преобразования входных данных для извлечения полезных функций или шаблонов, которые могут использоваться алгоритмом машинного обучения.
Пример: извлечение дня недели и часа из метки времени в качестве дополнительных функций для модели прогнозирования временных рядов.
Разработка функций включает в себя такие задачи, как выбор функций, извлечение функций, масштабирование функций и преобразование функций.
Качество признаков и их актуальность для задачи обучения могут существенно повлиять на производительность алгоритма машинного обучения.

20. Извлечение признаков

Определение. Процесс построения новых объектов из необработанных входных данных путем применения математических преобразований или статистических показателей.
Пример: использование быстрого преобразования Фурье для извлечения частот и амплитуд сигнала временного ряда в качестве новых функций для модели распознавания образов.
Методы извлечения признаков включают линейную алгебру, обработку сигналов и статистику.
Качество извлеченных признаков и их актуальность для задачи обучения могут существенно повлиять на производительность алгоритма машинного обучения.

21. Выбор функции

Определение. Процесс выбора подмножества входных признаков, наиболее релевантных учебной задаче.
Пример.использование меры важности признаков для выбора 10 самых прогностических признаков для регрессионной модели.
Методы выбора функций включают методы-оболочки, методы фильтрации и встроенные методы.
Качество выбранных признаков и их актуальность для задачи обучения могут существенно повлиять на производительность алгоритма машинного обучения.

22. Предвзятость и справедливость

Определение. Склонность модели машинного обучения делать систематические ошибки или делать неверные прогнозы на основе входных данных.
Пример: модель оценки кредитоспособности, предвзятая по отношению к определенным расовым или гендерным группам.
Предвзятость и справедливость могут возникать из-за данных, алгоритма или цели обучения.
Предвзятость и справедливость можно измерить с помощью таких показателей, как прогностический паритет, демографический паритет и равные возможности.
Предвзятость и справедливость можно уменьшить с помощью таких методов, как предварительная обработка данных, ограничения справедливости и алгоритмы устранения предвзятости.

23. Переоснащение и недооснащение

Определение. Склонность модели машинного обучения либо слишком близко, либо недостаточно точно соответствовать обучающим данным.
Пример: дерево решений, которое запоминает обучающие данные, но не может обобщать новые данные.
Переобучение происходит, когда модель имеет слишком много параметров или слишком большую гибкость и не может обобщать невидимые данные.
Недостаточная подгонка происходит, когда модель имеет слишком мало параметров или слишком мало гибкости и не может уловить основные закономерности в данных.
Переобучение и недообучение можно обнаружить с помощью проверочных и тестовых наборов данных, и их можно смягчить с помощью методов регуляризации и выбора модели.

24. Оптимизация гиперпараметров

Определение. Процесс поиска наилучших значений гиперпараметров алгоритма машинного обучения.
Пример: настройка скорости обучения и параметра регуляризации нейронной сети.
Гиперпараметры — это параметры алгоритма обучения, которые нельзя узнать из данных и которые должны быть установлены до обучения.
Оптимизация гиперпараметров включает в себя выбор области поиска, стратегии поиска и показателя производительности.
Оптимизация гиперпараметров может значительно повысить производительность алгоритма машинного обучения и может быть автоматизирована с помощью алгоритмов оптимизации.

25. Функции активации

Определение. Нелинейные функции, применяемые к выходным данным каждого нейрона в нейронной сети, чтобы ввести нелинейность и позволить модели изучить сложные закономерности в данных.
Пример: использование сигмовидной функции для сжатия выходного сигнала нейрона между 0 и 1
Функции активации включают сигмовидную, тангенциальную, ReLU и softmax.
Выбор функции активации влияет на форму границы решения и сходимость алгоритма обучения.
Общие функции активации включают сигмовидную, тангенциальную, ReLU и softmax.

26. Функция потерь

Определение. Функция, которая измеряет разницу между прогнозируемым результатом и реальным результатом модели машинного обучения.
Пример: использование среднеквадратичной ошибки для измерения ошибки между прогнозируемыми и истинными значениями регрессионной модели.
Функция потерь минимизируется во время обучения, чтобы найти наилучшие параметры модели.
Выбор функции потерь зависит от задачи обучения и метрики оценки
Общие функции потерь включают среднеквадратичную ошибку, перекрестную энтропию и потери шарнира.

27. Регуляризация

Определение. Процесс добавления ограничений или штрафов к целевой функции алгоритма машинного обучения для предотвращения переобучения и улучшения обобщения модели.
Пример: использование регуляризации L1 или L2 для ограничения величины параметров модели.
Регуляризация включает в себя выбор члена регуляризации и коэффициента регуляризации.
Регуляризация может применяться к весам, результатам или градиентам модели.
Регуляризацию можно использовать в сочетании с другими методами выбора модели, такими как перекрестная проверка и ранняя остановка.

28. Алгоритмы оптимизации

Определение.Алгоритмы, которые ищут наилучшие параметры модели, которые минимизируют целевую функцию, которая представляет собой комбинацию функции потерь и члена регуляризации, во время обучения.
Пример. Использование стохастического градиентного спуска для итеративного обновления весов нейронной сети.
Алгоритмы оптимизации используют различные стратегии поиска, такие как градиентный спуск, методы второго порядка и стохастические методы.
Алгоритмы оптимизации могут быть детерминированными или стохастическими, пакетными или онлайновыми, а также локальными или глобальными.
Популярные алгоритмы оптимизации включают стохастический градиентный спуск, Adam и L-BFGS.

29. Трансферное обучение

Определение: процесс использования знаний, полученных в одной задаче или области, для повышения производительности другой связанной задачи или области.
Пример: использование предварительно обученной модели распознавания изображений для инициализации новой модели для другого набора данных изображений.
Трансферное обучение может сэкономить время и ресурсы за счет использования предварительно обученной модели в качестве отправной точки и ее точной настройки на новых данных.
Трансферное обучение может повысить производительность новой модели за счет передачи изученных функций и общих знаний.
Трансферное обучение может быть достигнуто путем замораживания или размораживания слоев предварительно обученной модели, а также путем настройки скорости обучения и регуляризации.

30. Тонкая настройка

Определение. Процесс настройки гиперпараметров и параметров модели предварительно обученной модели для повышения ее производительности в новой задаче или наборе данных.
Пример. тонкая настройка предварительно обученной языковой модели на новом корпусе текстовых данных.
Тонкая настройка включает в себя выбор скорости обучения, регуляризации и алгоритма оптимизации.
Точная настройка может выполняться на всей предварительно обученной модели или на подмножестве слоев.
Тонкая настройка может повысить производительность предварительно обученной модели, адаптировав ее к конкретным характеристикам новых данных.

31. Ансамблевое обучение

Определение. Процесс объединения выходных данных нескольких моделей машинного обучения для повышения производительности и надежности окончательного прогноза или решения.
Пример: использование большинства голосов для объединения прогнозов нескольких деревьев решений.
Обучение в ансамбле включает в себя выбор базовых учащихся, метод ансамбля и размер ансамбля.
Ансамблевое обучение может повысить производительность отдельных базовых учащихся за счет уменьшения дисперсии, систематической ошибки или переобучения.
Ансамблевое обучение можно применять к различным задачам обучения и различным типам моделей, таким как классификация и регрессия, деревья решений и нейронные сети.

32. Интерпретируемость и объяснимость

Определение. Способность модели машинного обучения давать представление о своих прогнозах или решениях, а также о лежащих в их основе шаблонах данных.
Пример: использование дерева решений для визуализации правил, используемых моделью для прогнозирования.
Интерпретируемость и объяснимость важны для доверия, подотчетности и соответствия требованиям в приложениях ИИ.
Интерпретируемость и объяснимость можно измерить с помощью таких показателей, как достоверность, прозрачность и полнота.
Интерпретируемость и объяснимость можно улучшить с помощью таких методов, как важность признаков, пути принятия решений и карты значимости.

33. Объяснимый ИИ

Определение. Подобласть искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов и методов машинного обучения, которые являются прозрачными, интерпретируемыми и объяснимыми.
Пример: использование классификатора на основе правил, который может явно указывать причины своих прогнозов.
Объяснимый ИИ призван преодолеть разрыв между человеческим и машинным интеллектом и сделать ИИ более доступным, надежным и заслуживающим доверия.
Объяснимый ИИ включает в себя исследования в таких областях, как интерпретируемое машинное обучение, доверительный ИИ и взаимодействие человека и ИИ.
Объяснимый ИИ может принести пользу таким приложениям, как здравоохранение, финансы и безопасность, где доверие и прозрачность имеют решающее значение.

34. Исследовательский анализ данных

Определение. Процесс анализа и визуализации данных для понимания лежащего в их основе распределения, закономерностей и взаимосвязей.
Пример: использование гистограмм, диаграмм рассеяния и коробчатых диаграмм для изучения переменных в наборе данных.
Исследовательский анализ данных — важный шаг в рабочем процессе машинного обучения, поскольку он помогает выявить пропущенные значения, выбросы и аномалии в данных.
Исследовательский анализ данных также может дать представление о данных, таких как корреляция между переменными и характеристиками классов.

35. Визуализация данных

Определение. Процесс использования визуальных представлений, таких как диаграммы, графики и карты, для передачи, изучения и понимания данных.
Пример: использование точечной диаграммы для визуализации взаимосвязи между двумя переменными в наборе данных.
Визуализация данных — важный инструмент в рабочем процессе машинного обучения, поскольку он помогает выявлять тенденции, закономерности и выбросы в данных.
Визуализация данных также может дать представление о данных, таких как распределение, изменчивость и корреляции переменных.
Визуализацию данных можно улучшить с помощью интерактивных, динамических и многовариантных методов, которые позволяют пользователю исследовать данные с разных точек зрения и в разных масштабах.

36. Масштабирование функций

Определение. Процесс нормализации или стандартизации входных данных для получения общего масштаба или диапазона, например от 0 до 1 или от -1 до 1.
Пример: масштабирование характеристик набора данных, чтобы среднее значение равнялось 0, а стандартное отклонение равнялось 1.
Масштабирование признаков — полезный метод машинного обучения, когда признаки имеют разные единицы измерения или масштабы или когда алгоритм чувствителен к величине признаков.
Масштабирование функций может улучшить производительность и сходимость алгоритма машинного обучения за счет уменьшения эффекта масштаба и дисперсии функций.
Масштабирование функций также может снизить вычислительную сложность и требования к хранению данных.

37. Преобразование признаков

Определение. Процесс применения математических преобразований или нелинейных функций к входным данным для извлечения новых функций или повышения производительности алгоритма машинного обучения.
Пример: использование логарифмического преобразования для нормализации асимметричного распределения признака.
Преобразование признаков включает в себя такие методы, как биннинг, дискретизация и нелинейные функции.
Преобразование признаков может улучшить производительность и интерпретируемость алгоритма машинного обучения за счет уменьшения шума, смещения и дисперсии данных.
Преобразование функций также может снизить вычислительную сложность и требования к хранению данных.

38. Перекрестная проверка

Определение. Процесс оценки модели машинного обучения на нескольких подмножествах данных и усреднения показателей оценки для получения более надежной оценки производительности модели.
Пример.использование k-кратной перекрестной проверки для оценки модели по k различным разбиениям данных и усреднение показателей оценки.
Перекрестная проверка является полезным методом машинного обучения, когда данные ограничены или несбалансированы, или когда модель имеет гиперпараметры, которые необходимо настроить.
Перекрестная проверка может улучшить производительность и обобщение алгоритма машинного обучения за счет уменьшения дисперсии и смещения показателей оценки.
Перекрестная проверка также может дать представление о чувствительности и стабильности модели.

39. Ранняя остановка

Определение. Процесс прерывания обучения модели машинного обучения, когда метрика оценки в проверочном наборе начинает уменьшаться или перестает улучшаться.
Пример: использование ранней остановки для предотвращения переобучения в нейронной сети путем отслеживания потерь при проверке и точности проверки.
Ранняя остановка — полезный метод машинного обучения, когда данные для обучения ограничены или модель имеет большое количество параметров.
Ранняя остановка может улучшить производительность и обобщение алгоритма машинного обучения за счет предотвращения переобучения и выбора оптимальной модели.
Ранняя остановка также может снизить вычислительную сложность и требования к памяти модели.

40. Модельные ансамбли

Определение. Объединение нескольких моделей машинного обучения в одну модель для повышения производительности и надежности окончательного прогноза или решения.
Пример:использование голосующего ансамбля деревьев решений, методов опорных векторов и нейронных сетей для принятия решения о классификации
Модельные ансамбли включают в себя выбор базовых учащихся, метода ансамбля и размера ансамбля.
Ансамбли моделей могут улучшить производительность отдельных базовых учеников за счет уменьшения дисперсии, систематической ошибки или переобучения.
Ансамбли моделей можно применять к различным задачам обучения и различным типам моделей, таким как классификация и регрессия, деревья решений и нейронные сети.

Обнаружение аномалий

Определение. Процесс выявления наблюдений в данных, которые отклоняются от ожидаемого или нормального поведения.
Пример: обнаружение мошеннических транзакций в наборе данных транзакций по кредитным картам.
Обнаружение аномалий включает в себя выбор метода обнаружения, порога и показателя производительности.
Обнаружение аномалий может применяться к различным типам данных, таким как числовые, категориальные и временные ряды.
Обнаружение аномалий может улучшить производительность и интерпретируемость алгоритма машинного обучения за счет выявления выбросов, ошибок и аномалий в данных.

Прогнозное моделирование

Определение. Процесс построения модели машинного обучения, которая учится на данных и делает прогнозы или принимает решения на основе новых, невидимых данных.
Пример: использование регрессионной модели для прогнозирования цены дома на основе его характеристик.
Прогнозное моделирование включает выбор алгоритма обучения, показателя производительности и стратегии проверки.
Прогнозное моделирование может применяться к различным задачам обучения, таким как классификация, регрессия и кластеризация.
Прогнозное моделирование может улучшить производительность и обобщение алгоритма машинного обучения за счет подгонки данных и создания точных прогнозов или решений.

Оценка модели

Определение. Процесс измерения производительности модели машинного обучения на тестовом наборе и сравнения ее с производительностью обучающего набора и проверочного набора.
Пример: использование точности, прецизионности и отзыва для оценки эффективности модели классификации.
Оценка модели включает в себя выбор показателей производительности, метода оценки и базового уровня.
Оценка модели может дать представление о систематической ошибке, дисперсии и надежности модели.
Оценка модели может также поддерживать выбор модели, сравнение моделей и интерпретацию модели.

Глубокое понимание концепций AI/ML может помочь менеджерам по продуктам, позволяя им принимать обоснованные решения о проектировании, разработке и развертывании продуктов на базе AI.

Это также может помочь им эффективно общаться с инженерами и исследователями ИИ, оценивать производительность и ограничения моделей ИИ, а также выявлять возможности и проблемы на рынке ИИ.

Если вы нашли эти концепции AI/ML полезными, ставьте лайк и следите за обновлениями. Дайте мне знать в комментариях, если вы хотели бы видеть больше материалов по этой теме.