Что такое машинное обучение?

Посмотрел информацию в интернете про машинное обучение, оказывается, что это какой-то термин из области высоких технологий. Программисты предлагают сразу куски кода, скопировав который куда-то, получаешь умную машину. Кто предлагает обучающий семинар – отнимает много сил и времени. Здесь мы без погружения в теорию разберёмся с этим вопросом, а изучать его дальше или не стоит – это уже индивидуальное решение каждого из вас.

Собираем информацию для обучения машины

Давайте мы с вами пошагово перейдём к машинному обучению. При этом нам не важно, какая область подвергнется изучению. Первое, что нужно сделать – это собрать таблицу с данными. Качество создания таблицы повлияет на качество конечного результата.
И так, наша таблица готова. Теперь переходим непосредственно к машинному обучению. Для этого мы обращаемся к математике, нам нужны инструменты статистического анализа, которые направлены на поиск решений с прогнозированием вероятностей событий.
Алгоритмы машинного обучения – это хорошо известные методики статистического анализа, вот некоторые из них:

1. Регрессионный анализ;
2. Дерево Решений;
3. Наивный Байес.

Перечислять все методики не будем, для этого есть интернет и учебники по статистике и математическому анализу.

Усложняем алгоритм машинного обучения

Везде есть свои подводные камни, какой алгоритм выбрать в том или ином случае, будет ли работать данная методика? Этот вопрос закрывается с помощью современных достижений науки и техники. Современные процессоры способны обрабатывать несколько потоков данных одновременно.

Яндекс предлагает пользователям сервис Толока, когда именно человек отвечает на вопросы, с которыми сейчас не справляется машина. Здесь компания оплачивает труд человека.

Google решил всё сделать по своему, зачем платить, когда можно этого не делать. При вводе «Каптчи» с изображением он запоминал результаты, обучая свою систему распознавать картинки.

Полученные ответы записываются опять же в таблицы, благодаря чему у искусственного интеллекта появляется опыт, который он уже анализирует параллельно с выполненными расчётами.