В этой статье мы разберемся, что такое машинное обучение, как оно работает, из каких компонентов состоит и как применяется на практике для решения сложных задач вроде распознавания образов, прогнозирования и классификации данных. Зачем нам машинное обучение В детективных фильмах следователям часто приходится в поисках улик просматривать многочасовые записи с камер видеонаблюдения. Если приметы подозреваемого (внешность, одежда) уже известны, задача упрощается. Но что, если преступника еще предстоит...

Когда мы слышим слова «искусственный интеллект» или «машинное обучение», в голове сразу всплывают образы роботов, которые все знают, или систем, способных обыгрывать человека в шахматы. Кажется, что это что-то далекое, сложное и не для нас. Но если отбросить громкие термины, машинное обучение — это просто способ научить компьютер делать выводы из опыта. Так же, как и человек. Представь: ты хочешь научить ребенка различать яблоки и апельсины. Ты показываешь ему десятки фруктов и говоришь: «Это яблоко, это апельсин»...