На иллюстрации 1 представлен процесс машинного обучения. Пожалуйста, обведите и обозначьте числами 1, 2, 3, 4

Описание: Машинное обучение — это процесс, при котором компьютерная программа обучается на основе набора данных и строит модель, способную делать предсказания или принимать решения на основе новых данных. Чтобы понять процесс машинного обучения, необходимо ознакомиться с его компонентами.

1) Нейроны — компоненты искусственной нейронной сети, которые обрабатывают информацию. Нейроны имеют веса, которые используются для вычисления результата. В данной иллюстрации обведите нейроны, обозначив номером 1.

2) Синапсы — это связи между нейронами, через которые передается информация. Синапсы передают сигналы между нейронами по весам. Обведите синапсы на иллюстрации, обозначив номером 2.

3) Входные данные — это данные, поступающие на вход модели машинного обучения. Это информация, на основе которой модель будет делать прогнозы или принимать решения. Обведите входные данные на иллюстрации, обозначив номером 3.

4) Выходные данные — это результат работы модели машинного обучения. В зависимости от поставленной задачи модель может предсказывать класс объекта, числовое значение или принимать другие решения. Обведите выходные данные на иллюстрации, обозначив номером 4.

Пример использования: Повторите задание, обведите и обозначьте числами 1, 2, 3, 4 компоненты процесса машинного обучения на иллюстрации 1.

Совет: Для лучшего понимания процесса машинного обучения, рекомендуется изучить основные концепции и алгоритмы, такие как нейронные сети, обратное распространение ошибки и функции потерь.

Упражнение: В чем состоит основная цель машинного обучения?