📊 Контролируемое машинное обучение При виде обучения машина обучается на примере. Оператор предоставляет алгоритму машинного обучения набор данных, включающий входы и выходы. Алгоритм же должен сам найти метод, как их получить. Он ищет закономерности в данных, учится на наблюдениях и прогнозирует. Все эти процессы корректируются оператором, пока алгоритм не станет достаточно точным и производительным. При контролируемом обучении алгоритм может выполнять 2 вида задач: 1. Задача на классификацию. Программа МО должна проанализировать информацию и определить к какой категории она относится. Например: фильтрация писем на «спам» и «не спам». Алгоритм должен определить какие письма относятся к категории спама, а какие нет. 2. Регрессия. В задачах такого типа, программа оценивает связи между переменными. При регрессионном анализе, алгоритм фокусируется на одной стабильной переменной и других изменяющихся переменных. Что позволяет составлять прогнозы.