Машинное обучение (Machine Learning) - это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), который изучает методы и алгоритмы, позволяющие компьютерным системам автоматически обучаться и улучшать свою производительность на основе опыта и данных, без явного программирования.
В традиционном программировании разработчик создает код и алгоритмы, которые точно определяют последовательность шагов для решения конкретной задачи. В машинном обучении, напротив, система обучается на основе данных, чтобы выявлять закономерности и обобщать свои знания для принятия решений в новых ситуациях.
Процесс машинного обучения обычно включает в себя следующие шаги:
- Подготовка данных: Этот шаг включает в себя сбор, очистку и предварительную обработку данных, необходимых для обучения модели. Это может включать в себя удаление выбросов, заполнение пропущенных значений, масштабирование и т. д.
- Выбор модели: Выбор подходящей модели зависит от типа задачи над которой вы работаете (например, классификация, регрессия, кластеризация и т. д.). Существует множество моделей машинного обучения, таких как линейная регрессия, деревья решений, метод опорных векторов (SVM), нейронные сети и другие.
- Обучение модели: На этом этапе модель обучается на обучающих данных путем определения параметров, которые наилучшим образом соответствуют данным. Это может включать в себя использование алгоритмов оптимизации, таких как стохастический градиентный спуск.
- Оценка модели: После завершения обучения модели ее необходимо оценить на отдельном наборе данных, называемом тестовым набором, чтобы оценить ее производительность и обобщающую способность на новых данных.
- Настройка гиперпараметров: Гиперпараметры - это параметры модели, которые не могут быть обучены на основе данных и должны быть установлены заранее. Настройка гиперпараметров включает в себя подбор оптимальных значений для этих параметров с целью улучшения производительности модели.
Машинное обучение находит широкое применение во многих областях, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение, медицинская диагностика, финансовая аналитика и многое другое. Оно позволяет создавать интеллектуальные системы, которые могут адаптироваться к новым данным и условиям, и делать автоматические выводы и предсказания.
