Основы машинного обучения

Основы машинного обучения

В нескольких словах

Машинное обучение — это подраздел ИИ, позволяющий системам обучаться на данных. Основные типы: обучение с учителем, без учителя и с подкреплением. Использует статистику для выявления закономерностей и построения прогнозирующих моделей.


Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке систем, способных обучаться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Оно делится на три основных типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Алгоритмы машинного обучения используют статистические методы для анализа данных, выявления закономерностей и построения моделей, которые могут выполнять задачи без явного программирования. Применения машинного обучения разнообразны и включают распознавание изображений, обработку естественного языка, рекомендательные системы и автономное вождение.

Про автора

Сергей - экономический обозреватель, анализирующий финансовые рынки США и мировые экономические тренды. Его статьи помогают читателям разобраться в сложных экономических процессах.