Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (МН) – це галузь штучного інтелекту (ШІ), яка дозволяє комп'ютерним системам навчатися на даних без явного програмування.

Іншими словами, замість того, щоб писати код, який точно визначає, як вирішити певну задачу, в машинному навчанні ми даємо комп'ютеру великий обсяг даних і дозволяємо йому самостійно виявити закономірності та навчитися робити прогнози або приймати рішення.

Основні типи машинного навчання

Існує кілька основних типів машинного навчання:

• Навчання з учителем (Supervised learning): В цьому випадку алгоритм навчається на розмічених даних, тобто даних, де вже відомі правильні відповіді.
• Навчання без учителя (Unsupervised learning): Алгоритм навчається на нерозмічених даних і повинен самостійно знаходити закономірності та структуру в даних.
• Напівкероване навчання (Semi-supervised learning): Комбінація навчання з учителем та без учителя, де частина даних розмічена, а частина – ні.
• Навчання з підкріпленням (Reinforcement learning): Алгоритм навчається, взаємодіючи з середовищем і отримуючи винагороду за правильні дії та покарання за неправильні.

Приклади використання машинного навчання

Машинне навчання використовується в багатьох сферах, включаючи:

• Розпізнавання зображень: Розпізнавання об'єктів на фотографіях, медична діагностика.
• Обробка природної мови: Автоматичний переклад, аналіз тексту, чат-боти.
• Рекомендаційні системи: Рекомендації товарів, фільмів, музики.
• Фінансовий аналіз: Прогнозування ризиків, виявлення шахрайства.
• Автономні транспортні засоби: Керування автомобілем без водія.