Нужно ли отправлять бухгалтерскую отчетность в Спарк? - задача классификации | классификация | регрессия | спарк что это

Q: Какие задачи есть в машинном обучении?

В мире машинного обучения выделяются две осевые задачи: Классификация: отнесение объектов к предопределенным категориям; Регрессия: прогнозирование непрерывных значений на основе исторических данных. Эти задачи являются основой для широкого спектра применений машинного обучения, включая распознавание образов, прогнозирование и поиск в Интернете.

Q: Какая задача машинного обучения?

Задача машинного обучения Представляет собой формализованный прогноз или дедуктивное суждение, сформулированное в контексте решаемой проблемы или поставленного вопроса и на основании доступных данных. Задача классификации назначает образцы специфическим категориям на основе имеющегося набора параметров. Задача кластеризации группирует образцы в соответствии с их сходством, выявляя скрытые паттерны в данных. Кроме того, задачи машинного обучения можно разделить на три основных типа: Задачу обучения с учителем, в которой модель получает маркированные данные для определения корреляции между входными данными и ожидаемыми результатами. Задачу обучения без учителя, в которой модель обнаруживает закономерности и структуры в немаркированных данных без явной цели. Задачу обучения с подкреплением, в которой модель учится на основе последовательных проб и ошибок в интерактивной среде, получая вознаграждение или штрафные санкции за свои действия.

В соответствии с Федеральным законом от 28.06.2022 N 444-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон «О бухгалтерском учете» и отдельные законодательные акты Российской Федерации», с 1 января 2024 года юридические лица освобождаются от обязанности представления в налоговые органы годовой бухгалтерской (финансовой) отчетности на бумажных носителях (Федеральный закон от 06.12.2011 N 402-ФЗ «О бухгалтерском учете» (далее — Закон N 402-ФЗ)).

В частности, упразднена обязанность юридических лиц направлять в органы государственной статистики обязательный экземпляр годовой бухгалтерской (финансовой) отчетности (часть пятая статьи 2 Закона N 402-ФЗ).

Отчетность, предусмотренная законодательством Российской Федерации о налогах и сборах, представляется юридическими лицами в электронной форме по установленным форматам в сроки, установленные для представления бухгалтерской (финансовой) отчетности (часть шестая статьи 2 Закона N 402-ФЗ).

Федеральным органом исполнительной власти, уполномоченным по контролю и надзору за деятельностью саморегулируемых организаций аудиторов, признается Министерство финансов Российской Федерации (часть седьмая статьи 2 Закона N 402-ФЗ).

Представление бухгалтерской (финансовой) отчетности, в отношении которой проведен обязательный аудит, осуществляется в электронном виде в порядке, установленном уполномоченным федеральным органом исполнительной власти, по форматам и в сроки, утверждаемые Минфином России (часть девятая статьи 15 Закона N 402-ФЗ).

Дешевле Ли Построить Fightstick?

Какие задачи есть в машинном обучении?

В мире машинного обучения выделяются две осевые задачи:

Классификация: отнесение объектов к предопределенным категориям;
Регрессия: прогнозирование непрерывных значений на основе исторических данных.

Эти задачи являются основой для широкого спектра применений машинного обучения, включая распознавание образов, прогнозирование и поиск в Интернете.

Какая задача машинного обучения?

Задача машинного обучения

Представляет собой формализованный прогноз или дедуктивное суждение, сформулированное в контексте решаемой проблемы или поставленного вопроса и на основании доступных данных.

Задача классификации назначает образцы специфическим категориям на основе имеющегося набора параметров.

Задача кластеризации группирует образцы в соответствии с их сходством, выявляя скрытые паттерны в данных.

Кроме того, задачи машинного обучения можно разделить на три основных типа:

Задачу обучения с учителем, в которой модель получает маркированные данные для определения корреляции между входными данными и ожидаемыми результатами.

Задачу обучения без учителя, в которой модель обнаруживает закономерности и структуры в немаркированных данных без явной цели.

Задачу обучения с подкреплением, в которой модель учится на основе последовательных проб и ошибок в интерактивной среде, получая вознаграждение или штрафные санкции за свои действия.