Разбираемся, что такое машинное обучение и как оно помогает ИИ становиться умнее.
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютерам находить закономерности в данных и делать прогнозы без прямых инструкций программиста. На ней работают голосовые помощники, рекомендации в онлайн-кинотеатрах, распознавание лиц в смартфонах и даже системы диагностики заболеваний. В статье рассказываем, как устроено машинное обучение, какие методы используются и какие задачи оно решает.
Машинное обучение — раздел искусственного интеллекта, где компьютер сам находит закономерности в данных и учится делать выводы без явных инструкций.
В отличие от традиционного программирования с жестким алгоритмом действий, ML использует подход «данные + результат = алгоритм».
Первые шаги к машинному обучению сделаны в 1950-х: тест Тьюринга, нейрокомпьютер «Марк-1», программа для игры в шашки, обучавшая сама себя.
Основные методы обучения: с учителем (размеченные данные), без учителя (поиск структур в неразмеченных данных), с подкреплением (обучение пробами и ошибками), ансамблевые методы и нейросети.
Типы задач в ML: классификация (отнесение к категориям), регрессия (предсказание чисел), кластеризация (группировка без подсказок), ранжирование, обнаружение аномалий, рекомендательные системы, сокращение размерности.
Что такое машинное обучение и как оно работает
Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, в котором компьютеры учатся решать задачи без прямых инструкций программиста. Вместо того чтобы прописывать алгоритм действий для каждого случая, специалист передает машине данные, а она сама находит в них закономерности и делает выводы.
Источник: hi-tech.mail.ru