Обучение
Математическая статистика
Установление закономерностей, которым подчинены массовые случайные явления, – одна из важнейших задач математической статистики, встречающаяся в природе. Опираясь на теорию вероятностей, математическая статистика изучает методы описания и анализа данных наблюдений и экспериментов, предлагая вероятностную оценку получаемых результатов.
В связи с огромным разнообразием областей практического применения математической статистики и важность получаемых статистических результатов, в настоящее время сложно представить специалиста по прикладной математике и информатике, не владеющего методами статистического исследования данных.
Data LearningТеория нейронных сетей
Теория нейронных сетей - раздел машинного обучения, в котором рассматриваются семейства обучаемых и самообчающихся моделей и алгоритмов, инспирированных биологическими сетями нейронов. Благодаря своей адаптивности искусственные нейронные сети оказываются эффективным, а в ряде случаев незаменимым инструментом в решении таких задач машинного обучения, как аппроксимация функций, распознавание образов, кластеризация данных, компьютерное зрение и адаптивное управление.
Машинное обучение
Машинное обучение - подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения моделей и алгоритмов, способных обучаться. Методы машинного обучения используются при решении широкого круга прикладных задач, для которых разработка явного алгоритма решения затруднительна или невозможна. И этот круг задач постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении.
На сегодняшний день исследования в области машинного обучения ведут все крупные корпорации, включая Google, IBM, Facebook, Yandex и пр. В результате этих исследований появились беспилотные автомобили, системы распознавания речи и лиц, автоматические переводчики, эффективные поисковые системы, а также многие другие сервисы, которыми мы пользуемся каждый день.