■Машинное обучение (ML) — это совокупность методов Искусственного Интеллекта, позволяющих проектировать самообучающиеся компьютерные системы (модели машинного обучения, нейросети). ■Основные составляющие машинного обучения: Данные. Это разнообразная информация: примеры решений, статистические данные, расчёты, картинки, аудио– и видеозаписи. Объёмные наборы данных или образцов называются датасетами. Признаки. Это те вещи, на которых компьютер должен сконцентрироваться. На этом этапе важно понять, на что именно нужно обращать внимание, чтобы сделать тот или иной вывод...

В этой статье мы разберемся, что такое машинное обучение, как оно работает, из каких компонентов состоит и как применяется на практике для решения сложных задач вроде распознавания образов, прогнозирования и классификации данных. Зачем нам машинное обучение В детективных фильмах следователям часто приходится в поисках улик просматривать многочасовые записи с камер видеонаблюдения. Если приметы подозреваемого (внешность, одежда) уже известны, задача упрощается. Но что, если преступника еще предстоит...