Машинное обучение ⸺ увлекательная и сложная область, которая позволяет компьютеру ″учиться″ на основе опыта и данных. Процесс машинного обучения включает несколько шагов, которые нужно выполнить в правильной последовательности, чтобы достичь желаемого результата. Из предложенных вариантов ответов, только один представляет верную схему машинного обучения. Давайте разберемся. 1) Подготовка данных ⸺ первый шаг в любом процессе машинного обучения. Важно собрать и подготовить предоставленные данные для дальнейшего анализа и использования. 2) Формализация задачи ⏤ на этом этапе необходимо определить, что именно мы хотим достичь с помощью машинного обучения. Нужно ясно сформулировать задачу и поставить конкретные цели. 3) Выбор алгоритмов и критериев оценки качества алгоритмов ⸺ здесь мы выбираем наиболее подходящие алгоритмы машинного обучения для решения нашей задачи. Также нужно определить критерии оценки качества этих алгоритмов.
4) Машинное обучение или обучение ⏤ на этом этапе применяется выбранный алгоритм машинного обучения к нашим подготовленным данным. Мы обучаем модель на основе предоставленных данных.
5) Оценка модели ⸺ данное действие позволяет оценить качество обученной модели и определить, насколько она успешно решает поставленную задачу.6) Эксплуатация модели ⏤ на последнем этапе мы используем обученную модель для решения реальных задач. Модель может быть внедрена в бизнес-процессы или использоваться для прогнозирования и принятия решений.Таким образом, верная схема машинного обучения представлена первым вариантом ответа⁚
1) Подготовка данных. 2) Формализация задачи. 3) Машинное обучение или обучение. 4) Выбор алгоритмов и критериев оценки качества алгоритмов. 5) Оценка модели.
6) Эксплуатация модели.
Помните, что эта схема является лишь общим планом действий, и каждая задача машинного обучения может иметь свои особенности и дополнительные шаги.