Машинное обучение
Определение
Подраздел AI, где алгоритмы учатся на данных и улучшают свои результаты без явного программирования.
Простое объяснение
Представь, что ты показываешь компьютеру тысячи фото кошек и собак. Он сам учится различать их, не зная правил заранее.
Подробнее
Машинное обучение (ML) — это метод, при котором компьютерные системы автоматически улучшаются через опыт. Вместо написания правил вручную, алгоритмы находят паттерны в данных.
Существует три основных типа: обучение с учителем, без учителя и обучение с подкреплением.
Связанные термины
Embedding
Эмбеддинг — представление данных (текста, изображений, аудио) в виде числовых векторов, где семантически близкие объекты располагаются рядом в векторном пространстве.
Latent Space
Latent Space — многомерное пространство скрытых представлений, где нейросеть кодирует семантику данных.
Жизненный цикл модели
Жизненный цикл ML-модели — этапы от постановки задачи до вывода из эксплуатации: сбор данных, обучение, deployment, мониторинг, обновление.
Unsupervised Learning
Обучение без учителя — тип машинного обучения, при котором модель находит скрытые паттерны в данных без предварительной разметки.