■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...

Машинное обучение - это один из подходов к созданию искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться на данных, а затем использовать полученные знания для принятия решений в режиме реального времени. Машинное обучение является важной частью искусственного интеллекта, поскольку оно обеспечивает способность компьютеров "обучаться" на основе опыта, а не только на основе четко определенных правил. Таким образом, машинное обучение помогает компьютерам становиться более гибкими и способными адаптироваться к изменяющимся условиям...