Нейронные сети и их задачи. 2 и 3 — Кластеризация и Предиктивный анализ

🔋 Кластеризация
Кластеризация или группировка — это обнаружение сходства.
Так как неразмеченные данные составляют большинство данных в мире, то и требовалось разработать алгоритмы для работы с такими данными. Именно данный класс задач работает с ними.

🧐 Например, это может быть сравнение изображений или звуков, а также обнаружение аномалий. Для кластеризации крайне необходимо иметь большую выборку, ибо чем больше данных «прогонит» через себя нейронная сеть, тем точнее она будет.

💎 Предиктивный анализ
Предиктивный анализ по-другому часто называют задачей регрессии.

Классификация и кластеризация создают статический прогноз, который не меняется с течением времени. В то время как предиктивный анализ позволяет нейронным сетям предсказывать будущее, опираясь на прошлые данные.

🧐 Например, это может быть предсказание поломки оборудования, или проблем со здоровьем.

Дальше мы разберем популярные библиотеки и инструменты работы с нейтронными сетями. А пока — хорошего вечера! 🥟
#rdclr_backend #NN