Как обучается компьютер? Как он учится видеть закономерности и анализировать данные? Для этого есть несколько алгоритмов – расскажем о них подробнее в статье. Машинное обучение – это способность компьютера выводить новые алгоритмы на основе изученных данных. Такое обучение используется во многих видах бизнеса – для упрощения аналитики и улучшения стратегии маркетинга. В основном, машинное обучение сводится к обработке большого количества данных и созданию прогнозов на их основе, а также оно помогает в работе некоторых сервисов – например, в автоматическом распознавании лиц или объектов...

Источник: Nuances of Programming Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые. Алгоритмы контролируемого обучения моделируют отношения между помеченными входными и выходными данными (также известными как целевые данные). Впоследствии такая модель используется для предсказания метки новых наблюдений с помощью новых помеченных входных данных. Если целевая переменная дискретная, алгоритм решает задачи классификации, а если целевая переменная непрерывная  —  алгоритм используется для задач регрессии...