Какая категория моделей ИИ предназначена для прогнозирования непрерывных числовых значений?

Регрессионные модели используются для прогнозирования непрерывных числовых значений, таких как цена дома, температура или объем продаж. Они устанавливают зависимость между входными признаками и целевой переменной. Диффузионные модели применяются для генерации данных, например, изображений, а не для прогнозирования числовых значений. Трансформерные модели в основном используются для задач обработки естественного языка и компьютерного зрения, но не для прогнозирования непрерывных числовых значений как своей основной функции. Мультимодальные модели работают с различными типами данных (текст, изображения, звук), но не специализируются на прогнозировании непрерывных числовых значений.