Завантажте невеликий набір даних CIFAR-10 (https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html) (наприклад, по 20 зображень із 3 класів: "Коти", "Собаки", "Літаки"). Використайте 50 зображень для навчання та 10 для тестування. Використовуючи бібліотеку scikit-learn, реалізуйте алгоритм k-NN використовуючи Манхеттенську відстань. Зробіть висновки за результатами виконання роботи.

34. Для рекурентної мережі найбільш поширеним є наступне навчальне правило:

21. Для мережі змагання найбільш поширеним методом навчання є:

 Класифікація систем штучного інтелекту.

Метод DBSCAN

10. Наступний варіант парадигми навчання (нейронна мережа має правильні відповіді, тобто виходи мережі, на кожен вхідний приклад; ваги налаштовуються так, щоб мережа формувала відповіді якомога більш близькі до відомих правильних відповідей) має назву:

7. Штучний нейрон побудований за принципом аналогії до біологічного нейрону, у якого:

   Дослідити модель лінійного нейрона з одним входом за допомогою алгоритму градієнтного спуску y = ax + b + eps для виборок (a=1.2, b =0.05, eps= 0 - 0.005, n=100). Визначити               мінімальне    число ітерацій, коли помилка  вже не  зменшується.

26. Для мережі ART найбільш поширеним методом навчання  (із вчителем) є:

Опишіть етапи розробки системи проєктування з використанням машинного навчання.