Бэггинг и случайный лес. Нейронная сеть Хопфилда

1. Бэггинг и случайный лес. Нейронная сеть Хопфилда.

РАЗУМОВ АРСЕНИЙ АЛЕКСЕЕВИЧ 3281

2. Машинное обучение: основы и важность

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая
позволяет компьютерам автоматически учиться на данных и принимать
решения без явного программирования.
Это помогает решать задачи, где сложно описать правила вручную,
например, распознавание образов, прогнозирование или классификация.
Что это?
Компьютеры учатся на данных.
Без явного программирования
с помощью нахождения
зависимостей
Зачем нужно?
Для автоматизации задач.
Для принятия решений.

3. Метод случайного леса (Random Forest)

Основная идея: случайный лес — это ансамбль деревьев решений,
которые вместе делают более точные и устойчивые прогнозы.
Каждое дерево обучается на случайной части данных и выбирает
случайные признаки для разбиения, что снижает переобучение и
повышает стабильность.

4. Что такое бэггинг (Bootstrap Aggregating)

Бэггинг — это метод, при котором создаётся множество случайных
подвыборок из исходных данных с повторениями.
Для каждой подвыборки строится отдельная модель, а итоговый ответ
формируется объединением (например, голосованием) результатов
всех моделей.
Это помогает уменьшить ошибки и повысить надёжность.

5. Преимущества и недостатки случайного леса

Преимущества:
Высокая точность.
Устойчивость к переобучению.
Работает с разными типами данных.
Может оценивать важность признаков.
Ограничения:
Модели могут быть тяжёлыми и медленными на больших данных.
Менее интерпретируемы, чем одно дерево.
Требует настройки параметров.

6. Нейронная сеть Хопфилда

Сеть Хопфилда — это тип рекуррентной
нейронной сети, которая служит
ассоциативной памятью.
Она способна запоминать образы (паттерны)
и восстанавливать их из искажённых или
неполных данных.

7. Принцип запоминания и восстановления образов

Сеть учится на наборе бинарных паттернов.
Весовые связи формируются так, чтобы каждый паттерн был устойчивым состоянием сети.
При подаче зашумлённого варианта паттерна сеть постепенно обновляет своё состояние,
приближаясь к запомненному образу.

8. Недостатки нейронной сети Хопфилда

Ограниченное количество паттернов, которые можно надежно запомнить
Чувствительность к шуму и сильным искажениям входных данных.

9. Выводы

Случайный лес хорошо подходит
для задач с табличными данными и
широким спектром признаков.
Он стабилен и точен для
классификации.
Сеть Хопфилда специализируется
на ассоциативной памяти —
восстановлении и распознавании
образов на основе частичных или
искажённых данных.

10. Спасибо за внимание!

PROVERKA@EXAMPLE.COM