Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта автоматически, без необходимости явного программирования. Он включает в себя использование алгоритмов, которые могут выявлять закономерности и взаимосвязи в данных и делать прогнозы или принимать решения на основе этой информации.
Существует несколько типов машинного обучения, включая обучение с учителем, обучение без учителя и подкрепление. обучение.
Обучение с учителем является наиболее распространенным типом машинного обучения и включает в себя обучение модели с использованием размеченных данных. Это означает, что модели предоставляется набор данных как с входными, так и с выходными переменными, и цель состоит в том, чтобы изучить взаимосвязь между ними. Например, алгоритм обучения с учителем можно использовать для прогнозирования цены дома на основе его размера, местоположения и других характеристик.
Обучение без учителя — это тип машинного обучения, при котором модели предоставляется набор данных без маркированных выходных данных. переменные. Цель состоит в том, чтобы найти закономерности или взаимосвязи в данных, а не делать прогнозы. Например, алгоритм обучения без учителя можно использовать для выявления групп похожих клиентов на основе их покупательских привычек. Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который используется для обучения агентов принятию решений. Агент получает вознаграждение или штраф в зависимости от действий, которые он предпринимает, и со временем учится принимать лучшие решения на основе получаемой обратной связи. Этот тип обучения обычно используется в робототехнике и играх.
Подробнее: https://sltechnolk.blogspot.com/2023/01/machine-learning-ml.html
