СОВРЕМЕННЫЕ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ: КЛАССИФИКАЦИЯ, ПРИНЦИПЫ И ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ
Ключевые слова:
машинное обучение, обучение с учителем, нейронные сети, интерпретируемость, устойчивость, классификация, прикладные задачиАннотация
В статье рассматриваются современные модели машинного обучения, их классификация по архитектурным и функциональным признакам, а также ключевые принципы построения и применения. Освещены теоретические основы алгоритмов обучения с учителем, без учителя и с подкреплением. Выполнен сравнительный анализ их эффективности при решении прикладных задач в таких областях, как здравоохранение, финансы, энергетика, промышленность и образование. Использованы методы обобщения, систематизации научных публикаций, а также рассмотрены примеры успешного применения моделей в реальных условиях. Особое внимание уделено вопросам интерпретируемости, устойчивости к переобучению, способности к обобщению и адаптации к новым данным. Полученные результаты могут быть полезны в проектировании интеллектуальных систем и выборе оптимальных архитектур для конкретных практических задач
