Машинное обучение – это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность учиться и совершенствоваться автоматически на основе самого опыта, не будучи явно запрограммированным. Машинное обучение сосредоточено на разработке компьютерных программ, которые могут получить доступ к данным и использовать их для самостоятельного изучения.

Этот процесс обучения начинается с наблюдений или данных, таких как примеры, непосредственный опыт или инструкции, с целью поиска закономерностей в данных и принятия лучших решений в будущем на основе предоставленных нами примеров. Ваша главная цель – дать возможность компьютерам автоматически учиться без вмешательства или помощи человека и соответствующим образом адаптировать свои действия.

Контролируемые алгоритмы машинного обучения могут применить то, что было изучено в прошлом, к новым данным, используя маркированные примеры для прогнозирования будущих событий. Начиная с анализа известного набора учебных данных, алгоритм обучения производит выведенную функцию для предсказания выходных значений. после достаточного обучения для каждого нового входа могут быть поставлены цели. Кроме того, алгоритм обучения может сравнивать свои выходные данные с корректными и предсказанными и находить ошибки для соответствующей модификации модели.

В отличие от этого, алгоритмы обучения на машинах без присмотра используются в тех случаях, когда информация, используемая для обучения, не классифицируется и не маркируется. Неконтролируемое обучение изучает, как системы могут заключать в себе функции для описания структуры, скрытой за немаркированными данными. Система не понимает правильного результата, но изучает данные и может делать выводы из наборов данных для описания структур, скрытых немаркированными данными.

Полуавтоматические алгоритмы машинного обучения находятся на полпути между обучением под наблюдением и обучением без него, поскольку в них для обучения используются как маркированные, так и немаркированные данные – как правило, небольшой объем маркированных данных и большой объем немаркированных данных. Системы, использующие этот метод, способны значительно повысить точность обучения. Обычно обучение под полуприменением выбирается в тех случаях, когда для обучения/обучения с использованием маркированных данных требуются квалифицированные и соответствующие ресурсы. В противном случае, получение немаркированных данных, как правило, не требует дополнительных ресурсов.

Усиление алгоритмов машинного обучения – это метод обучения, который взаимодействует с окружающей средой, производя действия и обнаруживая ошибки или вознаграждения. Поиск проб и ошибок, а также запоздалое вознаграждение являются наиболее значимыми особенностями усиления обучения. Он позволяет машинам и программным агентам автоматически определять идеальное поведение в определенном контексте, чтобы максимизировать его эффективность. Простая обратная связь по вознаграждению необходима для того, чтобы агент узнал, какое действие является лучшим; это называется сигналом усиления.

Машинное обучение позволяет анализировать огромные объемы данных. Хотя обычно оно обеспечивает более быстрые и точные результаты для определения выгодных возможностей или опасных рисков, оно также может потребовать дополнительного времени и ресурсов, чтобы обучить его должным образом. Сочетание машинного обучения с искусственным интеллектом и когнитивными технологиями может сделать его еще более эффективным при обработке больших объемов информации.