Машинное обучение: основная концепция и примеры алгоритмов

• Машинное обучение (МО) — это подраздел искусственного интеллекта, который изучает алгоритмы и статистические модели, позволяющие компьютерам улучшать свою работу на основе опыта, без явного программирования. В основе машинного обучения лежит идея о том, что машины могут обучаться на данных, идентифицировать закономерности и принимать решения с минимальным участием человека.
Есть несколько типов машинного обучения, включая:
• Обучение с учителем (supervised learning): Алгоритм обучается на размеченных данных, то есть на данных, для которых известны правильные ответы. Примеры алгоритмов: линейная регрессия, логистическая регрессия, k-ближайших соседей, опорно-векторные машины и деревья решений.
• Обучение без учителя (unsupervised learning): Алгоритм обучается на неразмеченных данных, стараясь найти скрытые структуры или зависимости. Примеры алгоритмов: кластеризация (k-средних, DBSCAN), снижение размерности (PCA, t-SNE) и ассоциативные правила (Apriori).
• Обучение с подкреплением (reinforcement learning): Алгоритм обучается на основе взаимодействия с окружающей средой, получая вознаграждения или штрафы за свои действия и стремясь максимизировать накопленное вознаграждение. Примеры алгоритмов: Q-обучение, глубокое Q-обучение (DQN) и Proximal Policy Optimization (PPO).
• Машинное обучение применяется в самых разных областях, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, рекомендательные системы, медицинская диагностика и финансовый анализ.