Машинне навчання
Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Маши́нне навча́ння — узагальнена назва штучної генерації знань з досвіду. Штучна система навчається на прикладах і після закінчення фази навчання може узагальнювати. Тобто система не просто вивчає наведені приклади, а розпізнає певні закономірності в даних для навчання.
Серед багатьох програмних продуктів варто згадати системи автоматичного діагностування, розпізнавання шахрайства з кредитними картками, аналіз ринку цінних паперів, класифікація ланцюжків ДНК, розпізнавання мови та тексту, автономні системи.
Практичне використання відбувається, переважно, за допомогою алгоритмів. Різноманітні алгоритми машинного навчання можна грубо поділити за такою схемою:
- Навчання з вчителем (англ. Supervised learning): алгоритм вивчає функцію на основі наданих пар вхідних та вихідних даних. При цьому, в процесі навчання, «вчитель» вказує вірні вихідні дані для кожного значення вхідних даних. Одним з розділів навчання з вчителем є машинна класифікація. Такі алгоритми застосовуються для розпізнавання текстів.
- Навчання без вчителя (англ. Unsupervised learning)
- Навчання з закріпленням (англ. Reinforcement Learning): алгоритм навчається за допомогою тактики нагороди та покарання для максимізації вигоди для агентів (систем до яких належить компонента, що навчається)
