1) К какому типу задач машинного обучения можно отнести разделение стран мира на группы с похожим экономическим

1) Данная задача относится к задаче обучения без учителя в машинном обучении. Она может быть решена с помощью кластеризации, где данные о странах измеряются по физико-географическим и экономическим показателям. Кластеризация позволяет выявить группы стран с похожими характеристиками и отнести их к одной категории. Объяснение состоит в том, что кластеризация не требует заранее известных меток классов, а находит закономерности и схожие особенности в данных.

2) Задача определения размера кредитного лимита на основе анкеты заемщика может быть решена с помощью задачи обучения с учителем в машинном обучении. В данном случае мы имеем набор данных, где каждая анкета соответствует определенному размеру кредитного лимита. Модель машинного обучения может быть обучена на этих данных, чтобы выявить закономерности и определить важные признаки, которые влияют на размер кредитного лимита. Обоснование заключается в том, что задача обучения с учителем позволяет предсказывать целевую переменную (размер кредитного лимита) на основе имеющихся данных (анкета заемщика).

3) Определение цепочки символов, формирующих отсканированное изображение текста, относится к задаче распознавания образов в машинном обучении. Эта задача включает в себя обработку изображения и преобразование его в текстовый формат. Распознавание образов может быть достигнуто с помощью алгоритмов обработки изображений и моделей глубокого обучения, которые обучаются на больших наборах данных изображений и соответствующих текстовых меток. Пояснение состоит в том, что распознавание образов на изображениях является ключевым этапом в обработке текста, и машинное обучение может помочь автоматизировать этот процесс.

4) Задача машинного обучения, связанная с выгодной покупкой компьютера, может быть решена через задачу классификации. Данная задача предусматривает создание модели, которая будет классифицировать компьютеры на основе различных признаков, таких как процессор, объем памяти, видеокарта, цена и т.д. Модель обучается на наборе данных об уже известных выгодных покупках компьютеров. Объяснение состоит в том, что классификация позволяет определить, какие компьютеры соответствуют критериям, объединяющим их в группу выгодных покупок. Машинное обучение помогает автоматизировать этот процесс выбора компьютера.