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...

Машинное обучение (МО) - это раздел искусственного интеллекта, который обучает компьютерные системы извлекать знания из данных и принимать решения на их основе. Существует множество методов и алгоритмов в МО, каждый из которых применяется в разных областях и для разных задач. В данной статье мы рассмотрим основные методы и алгоритмы, широко используемые в машинном обучении. 1. Линейная регрессия Линейная регрессия - это метод, используемый для предсказания числовых значений (целевой переменной) на основе линейной зависимости между входными признаками...