Машинное обучение — полезный инструмент для работы с большими данными, успешного прогнозирования, анализа и многих других задач, которые требуют внимательности и точности.
Например, человек, который прочитает объем статистических данных по продажам фабрики за год, всё равно не сможет с низкой погрешностью в уме провести их анализ, выявить определенные паттерны и сделать предсказания. А машина — может. Именно поэтому эта сфера становится всё более популярной.
Как мы с вами поняли в этой статье, искусственный интеллект — это программа, которая может действовать, проводить базовые рассуждения и приспосабливаться.
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Создание алгоритма, который будет развиваться посредством добавления новых данных.
Визуально это можно представить так:
Как работает машинное обучение? Как построить алгоритмы, которые будут обучаться? В основном можно выделить два этапа. Первый — создание машины, которая будет отвечать на вопросы, поставленные пользователем, с помощью одного из методов обучения. Второй — когда мы загружаем данные в алгоритм, а он выдает нам правильный ответ.
Какие вопросы можно задавать машине?
Во-первых, булевы. То есть, те, на которые можно ответить да или нет, правда или ложь. Например, есть ли у клиента аккаунт.
Во-вторых, категориальные. Тут идет классификация и определение принадлежности к какому-либо классу. Например, разложить носки по цвету. Важно, чтобы классов было больше двух, иначе можно вопрос поставить, как булев.
В-третьих, количественные. Тут машина должна дать в ответ четкое число. Например, количество обращений в месяц: 15.
Таким образом, машинное обучение — подраздел искусственного интеллекта. Алгоритм, который обучается на больших массивах данных, и может отвечать на определенные вопросы, которые ставит перед ним пользователь.
Хотите узнать про типы машинного обучения? Тогда подписывайтесь на канал! Впереди нас ждет много интересного.