Глава 1. Введение в машинное обучение
1.1. Основные понятия и определения
Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам учиться на данных делать прогнозы или принимать решения без явного программирования. В этой главе мы рассмотрим основные понятия определения, которые будут использоваться протяжении всей книги.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение – это процесс, в котором компьютерная система анализирует данные и на основе этого анализа делает прогнозы или принимает решения. Этот процесс можно представить как цикл, состоящий из трех основных этапов:
1. Сбор данных: на этом этапе собираются данные, которые будут использоваться для обучения модели. Эти данные могут быть представлены в различных формах, таких как текст, изображения, аудио или видео.
2. Обучение модели: на этом этапе собираемые данные используются для обучения модели. Модель анализирует и основе этого анализа делает прогнозы или принимает решения.
3. Тестирование модели: на этом этапе обученная модель тестируется новых, не виденных ранее данных. Это позволяет оценить точность и эффективность модели.
Типы машинного обучения
Существует несколько типов машинного обучения, каждый из которых имеет свои особенности и применения:
1. Надзорное обучение: в этом типе обучения модель обучается на размеченных данных, т.е. для которых уже известен правильный ответ. Модель анализирует эти данные и основе этого анализа делает прогнозы.
2. Ненадзорное обучение: в этом типе обучения модель обучается на неразмеченных данных, т.е. для которых не известен правильный ответ. Модель анализирует эти данные и основе этого анализа выявляет закономерности или структуры.
3. Полунадзорное обучение: в этом типе обучения модель обучается на комбинации размеченных и неразмеченных данных.
Ключевые понятия
Некоторые ключевые понятия, которые будут использоваться на протяжении всей книги, включают:
1. Данные: это сырье, которое используется для обучения модели.
2. Модель: это математическая или компьютерная система, которая анализирует данные и делает прогнозы принимает решения.
3. Алгоритм: это набор правил или инструкций, которые используются для обучения модели.
4. Точность: это мера того, насколько точно модель делает прогнозы или принимает решения.
