Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, ориентированная на разработку алгоритмов и моделей, которые извлекают закономерности из данных и принимают решения без явного программирования.

Иными словами, вместо того чтобы задавать жесткие инструкции для выполнения конкретной задачи, система обучается на основе опыта и данных. Это позволяет ей самостоятельно улучшать свою производительность с течением времени.
Представим, что у нас есть задача разработать систему, способную автоматически распознавать написанные от руки цифры от 0 до 9.
🔹 Мы создаем набор данных, состоящий из изображений написанных от руки цифр, каждому изображению приписывается метка с указанием правильной цифры.
🔹 Создаем нейронную сеть, которая состоит из слоев нейронов, способных извлекать характеристики из изображений.
🔹 Подаем на вход нейронной сети изображения из обучающего набора, а затем сравниваем предсказанные цифры с правильными метками и корректируем параметры нейронной сети (веса и смещения) так, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
🔹 Используем другие изображения, которые не входили в обучающий набор, для проверки эффективности обученной модели.
🔹 Теперь мы можем использовать эту обученную модель для распознавания написанных от руки цифр без явного программирования правил для каждой цифры.
Этот пример демонстрирует, как машинное обучение позволяет создавать модели, которые обучаются на основе данных и автоматически адаптируются к новым примерам, не требуя явного программирования для каждой конкретной ситуации.