Что такое машинное обучение (Machine Learning)?

Машинное обучение (Machine Learning)

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая использует статистические методы для того, чтобы компьютерные системы могли "обучаться" на данных без явного программирования.

Типы машинного обучения

• Обучение с учителем — есть правильные ответы для обучения
• Обучение без учителя — поиск скрытых закономерностей
• Обучение с подкреплением — обучение через взаимодействие со средой
• Полуобучение — комбинация размеченных и неразмеченных данных

Основные задачи ML

• Классификация — отнесение к категориям
• Регрессия — предсказание числовых значений
• Кластеризация — группировка похожих объектов
• Понижение размерности — сжатие данных

Популярные алгоритмы

• Линейная регрессия — для числовых предсказаний
• Случайный лес — ансамбль деревьев решений
• SVM — метод опорных векторов
• k-means — алгоритм кластеризации
• Нейронные сети — для сложных задач

Процесс разработки ML модели

1. Сбор и подготовка данных
2. Исследовательский анализ данных
3. Выбор и обучение модели
4. Оценка качества модели
5. Развертывание в продакшн

FAQ

В чем разница между ML и глубоким обучением?

Глубокое обучение — это подраздел ML, использующий многослойные нейронные сети.