Оглавление:
В последние годы термин «машинное обучение» появлялся в различных дискуссиях и форумах, но что именно это означает? Машинное обучение можно определить как метод анализа данных, основанный на распознавании образов и вычислительном обучении. Он состоит из различных алгоритмов, таких как нейронные сети, деревья решений, байесовские сети и т. Д. Машинное обучение использует эти алгоритмы для изучения данных и восстановления скрытых данных из данных. Процесс обучения является итеративным, поэтому новые данные также обрабатываются без какого-либо контроля. Наука научиться извлекать уроки из предыдущих данных и использовать их для будущих данных не нова, но приобретает все большую популярность.
Что такое машинное обучение?
Хотя некоторые люди считают, что машинное обучение ничем не лучше традиционных методов компьютерного программирования, которые все еще используются, многие считают машинное обучение революцией в области искусственного интеллекта (ИИ). Они считают, что с помощью этой технологии машины смогут учиться и делать что-то на собственном опыте, а не просто следовать человеческим инструкциям.
Чтобы лучше понять значение машинного обучения, мы можем сравнить его с традиционным компьютерным программированием. В следующих разделах будет более подробно обсуждаться машинное обучение и его отличие от традиционного программирования. (Некоторые плюсы и минусы машинного обучения см. В Обещаниях и подводных камнях машинного обучения.)
