Машинное обучение
Машинное обучение — разработка алгоритмов, позволяющих обучать компьютеры без большого объема программирования и явных инструкций, используя только шаблоны и логические выводы.
Позволяет компьютерной программе обучаться на определённых данных и улучшаться с течением времени, не требуя явного программирования для каждого нового случая. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что машины должны уметь учиться и адаптироваться через опыт, делая прогнозы на основе статистических данных, собранных компьютерами.
История развития[править]
Машинное обучение как понятие возникло в 1959 году на конференции в Дартмутском колледже. Однако первые работы по теории и методам машинного обучения начались задолго до этого, в начале 20 века. Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс создали первую модель нейрона в 1943 году, а в 1951 году была придумана первая нейронная сеть. Позднее в 1957 году Фрэнк Розенблатт создал персептрон, который стал первым алгоритмом машинного обучения, который смог самостоятельно обучаться. А в 1967 году Себастьян Трун и Бернард Уидроу создали алгоритм обратного распространения ошибки, который значительно улучшил эффективность нейронных сетей. В 1990-х годах появились новые методы, такие как опорно-векторная машина и деревья решений, которые стали широко применяться в практике.
Машинное обучение развивается быстро и набирает обороты в связи с постоянным ростом объёма данных и новых технологий. На протяжении последних лет наблюдаются новые подходы, разработки и улучшения алгоритмов для машинного обучения. Технологии машинного обучения сегодня используются в многих областях от медицины до производства, и их развитие и более повсеместное внедрение постоянно увеличивается[1].
Типы машинного обучения[править]
Существует три основных типа машинного обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
- Обучение с учителем — это процесс обучения модели на основе заданного набора данных, которые содержат метки, показывающие правильный ответ. Эти данные используются для построения модели, которая может предсказывать правильный ответ на новых данных[2].
- Обучение без учителя — это процесс обучения модели, когда данные не содержат метки, и модель должна сама найти закономерности и кластеризовать данные.
- Обучение с подкреплением — это процесс обучения модели на основе взаимодействия с окружающей средой. Модель получает награду за правильные действия, и её цель — максимизировать эту награду.
Машинное обучение также может быть разделено на две категории: надзорное машинное обучение и ненадзорное машинное обучение.
- Надзорное машинное обучение используется в задачах классификации, регрессии и прогнозирования, где имеются обучающие данные с известными метками.
- Ненадзорное машинное обучение используется в задачах кластеризации, где модель исследует данные и пытается выделить их скрытые структуры.
Принцип работы машинного обучения[править]
В машинном обучении широко используются такие алгоритмы, как линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети, машинное обучение на основе градиентного спуска, случайный лес, метод опорных векторов и многие другие. Цель машинного обучения — улучшить эффективность и точность прогнозирования, оптимизировать процессы и повысить качество принимаемых решений. Машинное обучение также широко используется в задачах классификации, кластеризации и прогнозирования. В задачах классификации, модель обучается на размеченном наборе данных для того, чтобы классифицировать новые данные на соответствующие категории. В кластеризации, модель ищет внутреннюю структуру данных, которую можно использовать для группировки данных в соответствующие кластеры. А в задачах прогнозирования, модель использует исторические данные для прогнозирования будущих результатов[3].
Особенности машинного обучения[править]
Одним из ключевых преимуществ машинного обучения является автоматическая обработка больших объёмов данных. Прирост данных в различных отраслях делает машинное обучение важным инструментом для обработки и анализа информации. Машинное обучение также помогает улучшить качество решений за счет выявления более точных корреляций и закономерностей в данных[4].
Вместе с тем, следует отметить, что использование машинного обучения может привести к ошибкам из-за выборки не соответствующих данных, переобучения модели или других причин. Поэтому, для успешного применения машинного обучения, особенно в важных задачах, необходимо проводить тщательный анализ данных и качества моделей.
См.также[править]
Источники[править]
- ↑ Воронцов К.В. Машинное обучение: методы, алгоритмы, практика. — 2019.
- ↑ Стрижов В.В., Ветров Д.П. Обучение с учителем. Математические методы анализа данных. — 2018.
- ↑ Попова М.С., Дубровская, О.Л., Крупицкий М.О. Методы машинного обучения для анализа данных. — 2018.
- ↑ Черненький М.Р., Кузнецов М.П., Груздев И.С. Машинное обучение. — 2018.
Ссылки[править]
- Машинное обучение
- Обзор некоторых современных тенденций в технологии машинного обучения.
- Машинное обучение: возможности и сценарии применения.
- Машинное обучение: типы, краткая история и принцип работы.
 ↑ [+] | |
|---|---|
| Задачи | |
| Обучение с учителем | |
| Кластерный анализ | |
| Снижение размерности | |
| Структурное прогнозирование | |
| Выявление аномалий | |
| Графовые вероятностные модели | |
| Нейронные сети | |
| Обучение с подкреплением | |
| Теория | |
| Журналы и конференции | |
 | Одним из источников, использованных при создании данной статьи, является статья из википроекта «Знание.Вики» («znanierussia.ru») под названием «Машинное обучение», расположенная по следующим адресам:
Материал указанной статьи полностью или частично использован в Циклопедии по лицензии CC-BY-SA 4.0 и более поздних версий. Всем участникам Знание.Вики предлагается прочитать материал «Почему Циклопедия?». |
|---|