Машинное обучение

Машинное обучение
Говоря в общем, машинное обучение — это обучение компьютерной программы или алгоритма постепенному улучшению исполнения поставленной задачи. С исследовательской стороны машинное обучение можно рассматривать через призму теоретического и математического моделирования процесса его работы. Тем не менее, на практике, это изучение того, как создавать приложения, демонстрирующие итеративное улучшение. Типы машинного обучения можно выделять по разным критериям, но вот основные три: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.



В мире, насыщенном искусственным интеллектом, машинным обучением и чрезмерным количеством разговоров о них, интересно научиться понимать и определять типы машинного обучения, с которыми можно столкнуться. Для обычного пользователя компьютера это означает понимание того, как машинное обучение проявляет себя в используемых ими приложениях. Для практиков, создающих эти приложения, важно знать типы машинного обучения, чтобы для любой конкретной задачи создать правильную среду обучения.
Обучение с учителем
Обучение с учителем — не только самая популярная парадигма машинного обучения, но и самая простая для понимания и реализации. Она очень похожа на обучение ребенка с использованием карточек.



Имея данные в виде примеров с метками, мы можем подавать алгоритму их один за другим, дожидаться прогноза и давать обратную связь: предсказал ли он правильно или нет. Со временем алгоритм научится приближаться к точному предсказанию отношений между примерами и их метками. Будучи полностью обученным, алгоритм сможет наблюдать никогда ранее не встречавшийся пример и предсказывать верную метку для него.
Из-за такого подхода обучение с учителем часто описывается как ориентированное на задачу: алгоритм сильно сфокусирован на одной единственной задаче. С этим типом обучения вы обязательно столкнетесь, поскольку он представлен во многих из следующих приложений:

•