Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, используемое при разработке приложений, которые учатся на основе опыта посредством идентификации шаблонов и принимают решения в зависимости от обучения, не будучи явно запрограммированы для этого. Машинное обучение избавляет от необходимости программировать компьютер для принятия решения. Вместо этого машина учится на исторических данных и обеспечивает более высокую точность принятия решений с течением времени благодаря непрерывному обучению.
Машинное обучение — не новая концепция, но с момента своего появления она прошла долгий путь. С увеличением объема доступных данных требуются вычислительные процессы, которые являются эффективными, но потребляют ограниченные ресурсы для интеллектуального анализа и интерпретации данных. Машинное обучение — это технология, которая идеально подходит под это требование.
Методы машинного обучения
В машинном обучении есть три разных стиля. Каждый отличается способом обучения алгоритмов.
Машинное обучение под наблюдением. В этом методе для обучения используется помеченный набор данных. Здесь указываются как входные, так и выходные данные, а информация о метках используется моделью машинного обучения для определения или классификации данных.
Неконтролируемое машинное обучение. В неконтролируемом методе большой объем немаркированных данных подается в модель, которая затем обрабатывается алгоритмами для извлечения значимой информации, которую можно использовать для классификации или маркировки данных в реальном времени. время. Здесь алгоритм устанавливает связь между наборами данных после сканирования.
Подробнее читайте по ссылке: https://raybiztech.com/solutions/artificial-intelligence/machine-learning
