В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании. Машинное обучение (МО) — это область знаний и исследований в области искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и статистических моделей, которые могут аппроксимировать данные, обучаться на них, обобщать их на невидимые зависимости и, таким образом, выполнять задачи без явных инструкций...

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни — от голосовых помощников до систем автоматического перевода и генерации текста. Особенно большую популярность приобрели LLM-модели (Large Language Models — большие языковые модели), такие как GPT, BERT и другие. Но как же они "думают"? И в чём их сильные и слабые стороны? Давай разберёмся! Подписывайтесь на мой канал в Телеграмм, чтобы ничего не пропустить. Ну или на канал в VK, если хотите видеть новые статьи у себя в ленте...