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...

Область искусственного интеллекта (ИИ) с каждым днем становится все более важной и широкой. Однако, чтобы понять, как ИИ работает, необходимо изучить различные методы обучения, такие как обучение с учителем и обучение без учителя. В этой статье мы рассмотрим основные различия между этими методами и их применение в ИИ. Обучение с учителем Обучение с учителем - это метод машинного обучения, при котором алгоритм обучается на основе размеченных данных. Это означает, что алгоритму предоставляется набор данных, в котором для каждого примера имеется "правильный ответ" или метка...