Машинное обучение и нейронные сети: основные свойства и особенности работы
Сегодня все более популярными становятся «сквозные» технологии в области цифровой трансформации – машинное обучение (Machine Learning, ML) и нейронные сети (Neural Networks, NNs). Но, несмотря на широкое применение и освещение в СМИ, свойства этих технологий и особенности их работы остаются не до конца понятными пользователям.
В предлагаемой Вашему вниманию статье приводятся базовые принципы работы ML и NNs, развенчиваются мифы об их универсальности и эффективности, проясняются детали алгоритмов и применения методов МL, объясняется разница между искусственным интеллектом (Artificial Intelligence, AI), ML и NNs, приводятся примеры эффективного практического применения ML и NNs для решения производственных задач ОАО «Севернефтегазпром».
