gif
Портал edu4cash: Что это и как работает?.
gif
Как быстро получить ответ от ИИ.
gif
Как задонатить в Roblox в России в 2024 году.
gif
Обновления на edu4cash – новые награды, улучшенная модерация и эксклюзивные возможности для VIP!.
  • Задать вопрос
  • Назад
  • Главная страница
  • Вопросы
  • Предметы
    • Русский язык
    • Литература
    • Математика
    • Алгебра
    • Геометрия
    • Вероятность и статистика
    • Информатика
    • Окружающий мир
    • География
    • Биология
    • Физика
    • Химия
    • Обществознание
    • История
    • Английский язык
    • Астрономия
    • Физкультура и спорт
    • Психология
    • ОБЖ
    • Немецкий язык
    • Французский язык
    • Право
    • Экономика
    • Другие предметы
    • Музыка
  • Темы
  • Банк
  • Магазин
  • Задания
  • Блог
  • Топ пользователей
  • Контакты
  • VIP статус
  • Пригласи друга
  • Донат
  1. edu4cash
  2. Вопросы
  3. Другие предметы
  4. Университет
  5. В индуктивных системах в результате обучения на примерах строятся передаточные функции, определяющие зависимости между входными и выходными признакамиверноневерно
Задать вопрос
vidal.gutmann

2025-06-21 15:41:13

В индуктивных системах в результате обучения на примерах строятся передаточные функции, определяющие зависимости между входными и выходными признаками

  • верно
  • неверно

Другие предметы Университет Индуктивные системы обучения индуктивные системы обучение на примерах передаточные функции зависимости входных выходных признаков интеллектуальные информационные системы Новый

Ответить

Born

2025-06-21 15:41:23

Ответ: Верно.

В индуктивных системах действительно происходит обучение на примерах, в результате которого формируются зависимости между входными и выходными признаками. Давайте подробнее рассмотрим, как это происходит.

  1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения. Эти данные содержат как входные признаки (например, характеристики объектов), так и выходные признаки (например, результаты или классы объектов).
  2. Обработка данных: Собранные данные могут потребовать предварительной обработки. Это может включать очистку данных от шумов, нормализацию, а также выбор наиболее значимых признаков.
  3. Обучение модели: На основе подготовленных данных происходит процесс обучения. В данном процессе используются различные алгоритмы, которые анализируют входные данные и выявляют закономерности, позволяющие предсказывать выходные признаки.
  4. Формирование передаточной функции: В результате обучения создается модель (или передаточная функция), которая описывает зависимость выходных признаков от входных. Эта функция может быть линейной или нелинейной, в зависимости от сложности данных и выбранного алгоритма.
  5. Тестирование и валидация: После обучения модель тестируется на новых данных, чтобы убедиться в ее способности правильно предсказывать выходные признаки. Если результаты удовлетворительные, модель может быть использована в реальных приложениях.

Таким образом, индуктивные системы действительно строят передаточные функции, определяющие зависимости, что позволяет им делать предсказания на основе новых входных данных.


vidal.gutmann ждет твоей помощи!

Ответь на вопрос и получи 16 Б 😉
Ответить

  • Политика в отношении обработки персональных данных
  • Правила использования сервиса edu4cash
  • Правила использования файлов cookie (куки)

Все права сохранены.
Все названия продуктов, компаний и марок, логотипы и товарные знаки являются собственностью соответствующих владельцев.

Copyright 2024 © edu4cash

Получите 500 балов за регистрацию!
Регистрация через ВКонтакте Регистрация через Google

...
Загрузка...
Войти через ВКонтакте Войти через Google Войти через Telegram
Жалоба

Для отправки жалобы необходимо авторизоваться под своим логином, или отправьте жалобу в свободной форме на e-mail [email protected]

  • Карма
  • Ответов
  • Вопросов
  • Баллов