- Разработка проектов с использованием Machine Learning (машинного обучения):
- Анализ данных и разработка алгоритмов машинного обучения для решения конкретных задач.
- Обучение моделей машинного обучения на основе предоставленных данных.
- Тестирование и оптимизация моделей машинного обучения для достижения наилучших результатов.
- Внедрение проектов с использованием Deep Learning (глубокого обучения):
- Разработка глубоких нейронных сетей для решения сложных задач, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и т.д.
- Обучение глубоких нейронных сетей на больших объемах данных.
- Тестирование и оптимизация глубоких нейронных сетей для улучшения их производительности.
- Сбор дата-сетов:
- Поиск и сбор необходимых данных для обучения моделей машинного обучения и глубокого обучения.
- Обработка и подготовка данных для использования в моделях.
- Настройка (тюнинг) нейронных сетей:
- Выбор оптимальных гиперпараметров для нейронных сетей.
- Оптимизация архитектуры нейронной сети для улучшения ее производительности.
- Применение методов регуляризации для предотвращения переобучения.
Искусственный интеллект
/