Какво представлява машинното обучение и как работи то?

Машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект, което позволява на компютрите да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. С други думи, машинното обучение позволява на компютърните системи автоматично да подобряват работата си по дадена задача чрез постепенно обучение на базата на примери.
Ключовата идея зад машинното обучение е, че то позволява на компютрите да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. Това се постига чрез изграждане на алгоритми, които могат автоматично да откриват модели в данните и след това да използват тези модели, за да правят прогнози или да вземат решения.
Например, един прост алгоритъм за машинно обучение може да се използва за откриване на наличието на определена дума в документ. След като тази дума бъде открита, алгоритъмът може да се използва за изготвяне на прогнози за това какви други думи е вероятно да се появят в същия документ.

Машинното обучение е процес на обучение на компютри да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. То е подмножество на изкуствения интелект (ИИ).
Алгоритмите за машинно обучение изграждат модели въз основа на примерни данни, за да правят прогнози или препоръки. Тези модели могат да се използват за автоматично откриване на модели в нови данни, които могат да се използват за задачи за класификация или регресия. Съществуват много различни видове алгоритми за машинно обучение, като всеки от тях има своите силни и слаби страни. Някои популярни алгоритми за машинно обучение включват дървета на решенията, машини с поддържащи вектори, k-най-близки съседи и невронни мрежи. Най-важното нещо, което трябва да запомните за машинното обучение, е, че то винаги се променя и развива, тъй като се разработват нови техники и технологии.

Машинното обучение е метод за анализ на данни, който автоматизира изграждането на аналитични модели. Това е клон на изкуствения интелект, основан на идеята, че системите могат да се учат от данни, да идентифицират модели и да вземат решения с минимална човешка намеса. Как работи машинното обучение?
Алгоритмите за машинно обучение изграждат математически модели въз основа на примерни данни, за да правят прогнози или да предприемат действия в дадена среда. За да разберем как работи един конкретен вид алгоритъм за машинно обучение - дърветата за вземане на решения, нека разгледаме класически пример от статистиката и машинното обучение: да се предвиди дали притежател на кредитна карта ще просрочи плащането си или не.

Машинното обучение е област от компютърните науки, която позволява на компютрите да се учат от данни, без да бъдат изрично програмирани. Обикновено то се разделя на три основни категории: обучение с наблюдение, обучение без наблюдение и обучение с подсилване При контролираното учене на компютъра се предоставят данни за обучение, които са правилно маркирани с правилния изход (например набор от изображения заедно с правилната им класификация), и след това компютърът се опитва да научи общо правило, което съпоставя входните данни с изхода. Това може да се използва за задачи като разпознаване на лица или откриване на спам. Неконтролираното обучение е когато на компютъра се предоставят данни за обучение, които не са маркирани, и той трябва да се опита сам да намери някаква структура в тези данни.

С усъвършенстването на машините тяхната способност да се учат от данни и да подобряват предишния си опит продължава да расте. Но какво точно представлява машинното обучение? В най-простата си форма машинното обучение е начин за автоматично подобряване на компютрите въз основа на опита. Точно както хората се учат от предишен опит, компютърните системи могат да бъдат обучени да правят същото. Алгоритмите за машинно обучение позволяват на компютрите автоматично да "учат" и да категоризират модели в данните. Тези алгоритми са в състояние 1980 г. от Напредъкът в статистическото моделиране и изчисленията DNN последните години създадоха по-голям интерес към машинното обучение станаха достъпни инструменти за разработване.