Машинное обучение

Машинное обучение (machine learning) — это класс методов искусственного интеллекта, которые позволяют системам автоматически обучаться и улучшать свою производительность на основе данных, без явного программирования. Вместо того, чтобы использовать жесткие алгоритмические правила, машинное обучение применяет статистические техники для поиска закономерностей в данных. Это позволяет создавать программы, способные выполнять сложные задачи, такие как распознавание речи, компьютерное зрение, прогнозирование, принятие решений и многое другое. Основными подходами в машинном обучении являются supervised learning (обучение с учителем), unsupervised learning (обучение без учителя) и reinforcement learning (обучение с подкреплением). Благодаря росту вычислительных мощностей, увеличению объемов данных и развитию алгоритмов, машинное обучение стало основой многих современных интеллектуальных систем и приложений.

А теперь то же самое простыми словами

Машинное обучение - это когда компьютеры учатся решать задачи, не используя жесткие правила, а анализируя данные. Представьте, что вы учите ребенка определять, какие фрукты сладкие, а какие - кислые. Сначала вы показываете ему много разных фруктов и говорите, какие из них какие на вкус. Ребенок запоминает эти примеры и постепенно учится сам различать сладкие и кислые фрукты. Точно так же компьютерные программы с помощью машинного обучения могут обучаться распознавать закономерности в данных и решать разные задачи - от диагностики болезней до управления беспилотными автомобилями.