Введение в машинное обучение и его виды.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая его точность1. Существует множество приложений машинного обучения в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы, беспилотные автомобили и многое другое.
Существуют различные типы методов машинного обучения в зависимости от того, как они учатся на основе данных. Наиболее распространенные из них:
- Обучение с учителем. Алгоритм учится на размеченных данных, что означает, что каждый вход имеет соответствующее выходное или целевое значение. Цель состоит в том, чтобы найти функцию, которая отображает входные данные в выходные данные с высокой точностью. Примерами задач контролируемого обучения являются классификация (например, обнаружение спама) и регрессия (например, прогнозирование цен на жилье).
- Неконтролируемое обучение. Алгоритм учится на неразмеченных данных, что означает отсутствие выходных или целевых значений для каждого входного значения. Цель состоит в том, чтобы найти закономерности или структуру данных без каких-либо указаний. Примерами задач обучения без учителя являются кластеризация (например, сегментация клиентов) и уменьшение размерности (например, анализ основных компонентов).
- Обучение с подкреплением. Алгоритм учится на собственных действиях и на обратной связи с окружающей средой. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальную политику, которая максимизирует функцию вознаграждения с течением времени. Примерами задач обучения с подкреплением являются игры (например, шахматы) и управление (например, навигация робота).
Существуют также другие типы методов машинного обучения, которые объединяют или расширяют эти три категории, такие как полууправляемое обучение, активное обучение, трансферное обучение и другие.
