Обучающую выборку составляют:

• признаки классификации, использующиеся для описания возможных вариантов развития событий
• примеры реальных ситуаций, накопленных за некоторый исторический период, описывающиеся множеством признаков классификации
• примеры искусственных ситуаций, сгенерированных путем перебора всех возможных вариантов развития событий, описывающиеся множеством признаков классификации
• нет правильного ответа

Другие предметы Колледж Машинное обучение обучающая выборка признаки классификации варианты развития событий реальные ситуации исторический период искусственные ситуации перебор вариантов интеллектуальные информационные системы колледж Новый

Вопрос касается определения обучающей выборки в контексте интеллектуальных информационных систем (ИИС). Давайте разберем, что такое обучающая выборка и какие элементы в нее входят.

Обучающая выборка - это набор данных, который используется для обучения модели машинного обучения. Она состоит из множества примеров, каждый из которых описывается набором признаков (или атрибутов) и соответствующей меткой (или классом).

Теперь давайте проанализируем предложенные варианты:

• Признаки классификации, использующиеся для описания возможных вариантов развития событий: Это действительно часть обучающей выборки, так как признаки помогают модели понять, какие факторы влияют на классификацию.
• Примеры реальных ситуаций, накопленных за некоторый исторический период: Это также корректное описание обучающей выборки. Реальные данные позволяют модели учиться на основе практического опыта и выявлять закономерности.
• Примеры искусственных ситуаций, сгенерированных путем перебора всех возможных вариантов развития событий: Этот вариант может быть менее распространен, но также может использоваться в обучении, если такие ситуации имеют смысл и могут быть полезными для обучения модели.

Таким образом, правильный ответ на вопрос о том, что составляет обучающую выборку, включает в себя как реальные, так и искусственные примеры, а также признаки классификации. Однако, если необходимо выбрать один правильный ответ, то наиболее точным будет утверждение о реальных ситуациях, так как они чаще всего используются для обучения моделей.