машинне навчання

Машинне навчання, абревіатура ML, — це галузь досліджень, присвячена розумінню та створенню методів, які «навчаються». Вважається частиною штучного інтелекту. Він використовує дані для підвищення ефективності виконання різноманітних завдань. Алгоритми машинного навчання створюють модель на основі вибіркових даних. Останні відомі як навчальні дані, щоб робити прогнози або приймати рішення без явного програмування на це. Алгоритми машинного навчання використовуються в широкому діапазоні програм. Вони включають медицину, фільтрацію електронної пошти, розпізнавання мови, сільське господарство та комп’ютерний зір, де важко або неможливо розробити звичайні алгоритми для виконання необхідних завдань. Підгрупа машинного навчання пов’язана з обчислювальною статистикою: суб’єкт зосереджується на створенні прогнозів за допомогою комп’ютера, але не все машинне навчання є статистичним навчанням. Вивчення математичної оптимізації надає методи, теорію та області застосування в галузі машинного навчання. Інтелектуальний аналіз даних – це галузь дослідження, пов’язана з машинним навчанням, яка зосереджена на дослідницькому аналізі даних за допомогою неконтрольованого навчання.