В информатике: 1) Какие задачи являются решаемыми с помощью искусственного интеллекта на сегодняшний день? - Улучшение

В информатике:
1) Какие задачи являются решаемыми с помощью искусственного интеллекта на сегодняшний день?
- Улучшение качества изображений
- Игра в футбол
- Расчет суммы выдаваемого банковского кредита
- Создание ленты новостей в социальных сетях

2) В чем заключается восстановление зависимости в регрессии?
- Восстанавливается связь между признаками объектов и целевой переменной
- Определяются коэффициенты регрессии, отображающие зависимость от целевой переменной
- Уточняется значение целевой переменной на основе признаков объектов
- Ищутся коэффициенты регрессии для признаков объектов

3) Какие из перечисленных задач могут быть решены с помощью регрессии?
- Определение стоимости автомобиля
- Оценка полезности отзыва о товаре
- Прогнозирование продаж товара
Амина

Амина

1) Задачи, решаемые с помощью искусственного интеллекта (ИИ) на сегодняшний день достаточно разнообразны. Вот некоторые примеры:

- Улучшение качества изображений: ИИ может использоваться для обработки и улучшения качества фотографий, снижения шума, увеличения резкости и улучшения цветового равновесия.

- Игра в футбол: ИИ может быть использован для создания игровых ботов, способных играть в футбол на компьютере или в видеоиграх. Эти боты могут проявлять стратегическое мышление, прогнозирование ходов и принимать решения в режиме реального времени.

- Расчет суммы выдаваемого банковского кредита: ИИ может использоваться для автоматического анализа данных заявителя, определения его возможности вернуть кредит, расчета суммы и процентной ставки кредита.

- Создание ленты новостей в социальных сетях: ИИ может быть использован для персонализации ленты новостей, анализа предпочтений пользователей, определения темы, интересующей пользователя, и предоставления ему релевантной информации.

2) Восстановление зависимости в регрессии заключается в определении математической функции или модели, которая наилучшим образом отражает связь между признаками объектов и целевой переменной. Чтобы выполнить регрессионный анализ, необходимо иметь набор данных, содержащий информацию о признаках объектов и соответствующие значения целевой переменной.

В процессе регрессионного анализа находятся коэффициенты регрессии, которые отображают зависимость целевой переменной от признаков объектов. Оптимальные коэффициенты регрессии определяются таким образом, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования.

В результате восстановления зависимости в регрессии можно использовать полученную модель для прогнозирования значений целевой переменной на основе значений признаков объекта.

Таким образом, восстановление зависимости в регрессии помогает нам понять, как признаки объектов влияют на целевую переменную и прогнозировать значения целевой переменной на основе имеющихся данных.
Знаешь ответ?
Задать вопрос
Привет!
hello