Машинное обучение: как его понимать. И как заработать на машинном обучении и искусственном интеллекте

Понятие машинного обучения

Под термином «машинное обучение» (Machine learning- Ml) принято понимание общего термина для обозначения средства, предназначенного для решения проблем, для которых разрабатывать алгоритмы специалистами по программированию могло бы оказаться чрезмерно затратно. Решения проблем осуществляются в итоге с опорой на оказание машинам помощи в открытии «открытии» своих «собственные» алгоритмов без необходимости получения ими явных указаний, что им делать, используя любые разработанные человеком алгоритмы.

Применение Ml-подходов имело место в таких направлениях (или областях), где осуществление разработки алгоритмов для выполнения нуждающихся в выполнении задач чрезмерно недешево. Это такие направления (или области), как медицина, сельское хозяйство, фильтрация электронной почты, распознавание речи, компьютерное зрение, большие языковые модели.

Для машинного обучения имеет место  существование множества приложений. Этика машинного обучения становится отдельной областью исследований и должна быть интегрирована в команды разработчиков машинного обучения.

Математические основы ML

Если говорить о математических основах ML, то ими обеспечиваются методы математической оптимизации (это из области математического программирования). Параллельной (смежной) областью исследований, в которой основное внимание уделяется исследовательскому анализу данных с помощью «обучения без учителя», является интеллектуальный анализ данных, предназначенный для решения бизнес-задач, известных как «прогнозная аналитика». Не все ML базируется на статистике, однако надо принимать во внимание, что вычислительную статистику считают значимым источником методов в рассматриваемой области.