Машинное обучение

Вот краткое введение в машинное обучение:

Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных без явного программирования. 

Основные типы машинного обучения:

- С учителем - алгоритм обучается на маркированных данных, соотнося вход с выходом. Например, классификация изображений.

- Без учителя - алгоритм самостоятельно выявляет паттерны в данных. Например, кластеризация или уменьшение размерности. 

- С подкреплением - алгоритм учится принимать оптимальные решения через пробу и ошибку в симулированной среде. 

Основные алгоритмы машинного обучения: линейная и логистическая регрессия, деревья решений, метод ближайших соседей, случайный лес, сети глубокого обучения.

Машинное обучение активно применяется при анализе данных, компьютерном зрении, обработке естественного языка и в других областях.