Съдържание:
През последните години терминът „машинно обучение“ се появява в различни дискусии и форуми, но какво точно означава това? Машинното обучение може да бъде определено като метод за анализ на данни, основан на разпознаване на образи и компютърно обучение. Състои се от различни алгоритми като невронни мрежи, дървета на решения, байесовски мрежи и др. Машинното обучение използва тези алгоритми, за да се учи от данни и да възстановява скрити прозрения от данните. Процесът на обучение е итеративен, така че новите данни също се обработват без никакъв надзор. Науката да се учи от предишни данни и да ги използва за бъдещи данни не е нова, но набира все по-голяма популярност.
Какво е машинно обучение?
Докато някои хора смятат, че машинното обучение не е по-добро от традиционните методи за компютърно програмиране, които все още се използват, мнозина считат машинното обучение за революция в областта на изкуствения интелект (AI). Те вярват, че използвайки тази технология, машините ще могат да научат нещата и да правят неща със собствен опит, а не просто да следват човешките инструкции.
За да разберем повече за значението на машинното обучение, можем да го сравним с традиционното компютърно програмиране. Следващите раздели ще обсъдят повече за машинното обучение и неговата разлика от традиционното програмиране. (За някои от плюсовете и минусите на машинното обучение вижте Обещанията и клопки на машинното обучение.)
