Читать Машинное обучение и искусственный интеллект: Практическое руководство - Нейро Психолог

1.1. Основные понятия машинного обучения

Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. В этой главе мы рассмотрим основные понятия машинного обучения, которые являются фундаментальными для понимания области.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение – это процесс, при котором компьютерная программа или система анализирует данные и на основе этого анализа делает прогнозы принимает решения. Это достигается за счет использования алгоритмов, которые позволяют системе учиться данных улучшать свою производительность с течением времени.

Типы машинного обучения

Существует несколько типов машинного обучения, включая:

Надзорное обучение: в этом типе обучения система обучается на размеченных данных, т.е. которые уже имеют известный результат. Например, если мы хотим обучить систему распознавать изображения кошек и собак, предоставляем ей набор изображений с известной меткой (кошка или собака).

Ненадзорное обучение: в этом типе обучения система обучается на неразмеченных данных, т.е. которые не имеют известного результата. Например, если мы хотим сгруппировать клиентов по их покупательским привычкам, предоставляем систему набор данных о покупках, но указываем, какие группы должны быть сформированы.

Полунадзорное обучение: в этом типе обучения система обучается на комбинации размеченных и неразмеченных данных.

Рефлексивное обучение: в этом типе обучения система обучается на данных, которые генерируются самой системой.

Ключевые понятия машинного обучения

Некоторые ключевые понятия машинного обучения включают:

Данные: данные – это основа машинного обучения. Они могут быть представлены в различных формах, таких как числа, текст, изображения, аудио и т.д.

Модель: модель – это математическое представление системы, которое используется для прогнозирования или принятия решений.

Алгоритм: алгоритм – это набор правил, которые используются для обучения модели на данных.

Обучение: обучение – это процесс, при котором модель обучается на данных и улучшает свою производительность.

Тестирование: тестирование – это процесс, при котором модель проверяется на новых, не виденных ранее данных, чтобы оценить ее производительность.