Алгоритмы машинного обучения

Машинное обучение — неотъемлемый компонент искусственного интеллекта (ИИ), оно использует статистические методологии, чтобы наделить машины способностью обучаться и выполнять задачи самостоятельно, то есть без необходимости получения прямых указаний и явного программирования.

Основа машинного обучения — это его алгоритмы. Они представляют собой комплексные наборы правил и математических моделей, которые обучают машины, чтобы они могли анализировать информацию, делать выводы и принимать обоснованные решения.

Алгоритмы машинного обучения активно используют для прогностического моделирования, которое играет важную роль во множестве приложений, начиная от персонализации рекомендаций на потоковых платформах и заканчивая прогнозированием тенденций на фондовом рынке.

Алгоритмы машинного обучения можно разделить на следующие категории

Контролируемое обучение

Алгоритмы обучаются на предварительно помеченных обучающих данных и экстраполируют это обучение для прогнозирования результатов для невидимых данных. Механизм похож на взаимоотношения «учитель-ученик», когда алгоритм (ученик) получает знания от учителя (данные) и применяет их к новым сценариям.

Неконтролируемое обучение

Алгоритмы работают с немаркированными данными, самостоятельно выявляя закономерности и структуры. Это можно сравнить с исследователем, который перемещается по неизвестной территории без каких-либо предварительных знаний, чтобы в процессе познакомиться с местностью и сделать открытия.

Обучение с подкреплением

Алгоритмы учатся на основе результатов своих действий, по сути, в процессе своих проб и ошибок. Они выполняют действия в определенной среде с целью максимизации сигнала вознаграждения. Если переносить это на повседневную жизнь, то «обучение с подкреплением» можно сравнить с тем, как собаку учат давать лапу.