В нескольких словах
Машинное обучение — это обучение систем на данных, а не на явных инструкциях. Его история прошла путь от ранних идей до современных нейронных сетей и глубокого обучения.
Машинное обучение (ML) — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет системам учиться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. В отличие от традиционного программирования, где разработчик явно кодирует все правила, в машинном обучении алгоритмы учатся на примерах. История машинного обучения началась с ранних идей о самообучающихся машинах, но значительный прогресс был достигнут с развитием вычислительных мощностей и доступностью больших объемов данных. Важными этапами стали появление перцептрона в 1950-х, развитие нейронных сетей в 1980-х и прорыв глубокого обучения в 2010-х.
