Машинное обучение – один из важных компонентов технологии, традиционно называемой искусственным интеллектом. Машинное обучение использует статистические методы для самостоятельного обучения, то есть без прямого указания со стороны проектировщиков и без использования программирования.
Основой для машинного обучения являются алгоритмы, которые являются комплексным набором математических моделей и правил, на основе которых ИИ анализирует информацию, делает выводы, принимает решения и составляет прогнозы.
Методы машинного обучения
- Контролируемое обучение – метод использования алгоритмов на помеченных обучающих данных. Искусственный интеллект обучается на подготовленной базе, а затем экстраполирует полученный опыт, чтобы прогнозировать ситуацию в новых сценариях.
- Неконтролируемое обучение – использование алгоритмов на неподготовленной базе данных. Искусственный интеллект анализирует информацию, самостоятельно определяет структуры, связи и закономерности.
- Обучение с подкреплением – алгоритмы обучаются в определённой среде на основе собственных действий путём проб и ошибок. В этом случае актуален принцип максимизации вознаграждения, когда машина стремится получить лучший результат на основе полученного опыта.