(как в регрессионном анализе, так и в машинном обучении).
Регрессионный процесс напоминает машинное обучение с учителем, но имеет ряд особенностей:
● В машинном обучении данные, используемые для разработки (тренировки) модели, называются тренировочными данными и могут представлять собой подмножество данных, необходимых исключительно для тренировки системы.
● В машинном обучении тренировочная модель часто утверждается при помощи другого подмножества данных, для которого известен подлежащий предсказанию результат.
● В регрессионном анализе может и не возникнуть желание использовать модель для предсказания неизвестных результатов, тогда как в машинном обучении наличие этого желания подразумевается.
● В машинном обучении может использоваться множество различных алгоритмов, которые не ограничиваются простым регрессионным анализом.
Модели обучения без учителя, как правило, более сложны в разработке. Они распознают закономерности в данных, которые не маркированы заранее и для которых неизвестен результат. Третий способ обучения, обучение с подкреплением, предполагает, что система машинного обучения имеет определенную цель и каждое продвижение к этой цели вознаграждается. Такой способ весьма полезен в играх, однако он также требует огромного объема данных (и из-за этого порой теряет практичность)[15]. Важно отметить, что модели машинного обучения с учителем обычно не учатся непрерывно: они учатся на основе набора тренировочных данных, а затем продолжают использовать ту же модель, если только не задействуется новый набор тренировочных данных, на основе которого обучаются новые модели.
Модели машинного обучения опираются на статистику. Оценить их растущую ценность можно в сравнении с традиционной аналитикой. Как правило, они точнее традиционных «кустарных» аналитических моделей, основанных на человеческих предположениях и регрессионном анализе, но при этом они сложнее и хуже поддаются интерпретации. Автоматизированные модели машинного обучения могут создаваться намного быстрее и описывать более детализированные наборы данных, чем в случае с традиционным статистическим анализом. При наличии необходимого объема данных для обучения модели глубокого обучения очень хорошо справляются с такими задачами, как распознавание изображений и голоса. Они работают гораздо лучше, чем ранние автоматизированные системы для решения этих задач, а в некоторых сферах их возможности уже сравнимы с человеческими или даже превосходят их.