1. Традиционное машинное обучение — методы обучения, семейства алгоритмов и подходы к оценке Traditional Machine Learning

Традиционное машинное обучение (Traditional Machine Learning) можно понимать как подход, при котором модель самостоятельно изучает закономерности и паттерны в данных, чтобы выполнять прогнозирование или классификацию для новых входных данных. Вместо того чтобы заранее задавать правила на основе человеческой интуиции или опыта, модель описывает повторяющиеся связи в данных с помощью статистических и математических методов и стремится к их обобщению.

05/17/2026

2.4 Определение машинного обучения

Машинное обучение (Machine Learning) — это подход, при котором компьютерная система многократно анализирует данные, накапливает опыт и постепенно улучшает качество выполнения конкретной задачи. Вместо того чтобы заранее прописывать все правила вручную, система сама обнаруживает закономерности в данных и за счёт этого повышает точность прогнозирования.

05/17/2026

Delta Rule (дельта-правило) — базовое правило обучения, корректирующее веса пропорционально величине ошибки

Delta Rule (дельта-правило) — это правило обучения, при котором веса постепенно корректируются на величину разницы между предсказанием и правильным ответом (ошибкой), чтобы уменьшить эту ошибку.

06/16/2026