Зміст:
В останні роки термін «машинне навчання» з’являється на різних дискусіях та форумах, але що саме це означає? Машинне навчання можна визначити як метод аналізу даних, заснований на розпізнаванні шаблонів та обчислювальному навчанні. Він складається з різних алгоритмів, таких як нейронні мережі, дерева рішень, байєсівські мережі тощо. Машинне навчання використовує ці алгоритми для вивчення даних та відновлення прихованих даних з даних. Процес навчання є ітеративним, тому нові дані також обробляються без будь-якого нагляду. Наука вивчати попередні дані та використовувати їх для майбутніх даних не нова, але вона набирає все більшої популярності.
Що таке машинне навчання?
Хоча деякі люди вважають, що машинне навчання не є кращим, ніж традиційні методи комп’ютерного програмування, які досі застосовуються, багато хто вважає машинне навчання революцією в галузі штучного інтелекту (ШІ). Вони вірять, що за допомогою цієї технології машини зможуть навчитися речам і робити речі на власному досвіді, а не просто виконувати вказівки людини.
Щоб зрозуміти більше про значення машинного навчання, ми можемо порівняти його з традиційним комп'ютерним програмуванням. У наступних розділах мова піде більше про машинне навчання та його відмінність від традиційного програмування. (Про деякі плюси і мінуси машинного навчання див. Обіцянки та підводні камені машинного навчання.)
