Машинное обучение
Алгоритмы машинного обучения все больше становятся одним из основных продуктов нашего общества.
По сути, машинное обучение учит машины говорить как люди; хотя это может быть просто поверхностным объяснением. По правде говоря, машинное обучение может быть огромной областью технологий, созданной из совершенно разных специальностей и подкатегорий.
Профессор Университета Карнеги-Мелон Том Митчелл дал дополнительное тщательное описание характера машинного обучения в 1997 году, заявив: «Говорят, что компьютерная программа учится на опыте E для некоторой задачи T и некоторого показателя производительности P, если ее производительность на T, как измеряется P, улучшается с опытом E».
Различные формы машинного обучения
Как уже упоминалось, машинное обучение — это неправдоподобно византийский метод сестринского дела, включающий множество движущихся частей. Таким образом, дизайнеры и специалисты разделили сферу на 3 формы: обучение без учителя, обучение с учителем и обучение с подкреплением. В обучении с учителем каждый ввод, а также вывод предоставляется программе.
Джон Маккарти, предложивший эту идею в 1956 году. На первой конференции по ИИ, также известной как Дартмутская конференция, Маккарти заявил, что «каждый аспект обучения или любое другое свойство интеллекта в принципе может быть описано настолько точно, что машину можно заставить смоделируйте это».
