Машыннае навучанне
From Wikipedia, the free encyclopedia
Машыннае навучанне (англ.: Machine learning, ML) — галіна штучнага інтэлекту, якая займаецца стварэннем і вывучэннем статыстычных алгарытмаў[en], здольных да абагульнення[en] і выканання задач без яўнага праграмавання[1]. Апошнім часам генератыўныя штучныя нейронныя сеткі[en] змаглі перасягнуць многія папярэднія падыходы ў эфектыўнасці[2][3]. Падыходы машыннага навучання прымяняюцца для стварэння вялікіх моўных мадэляў[en], мадэляў камп’ютэрнага зроку, распазнавання маўлення, фільтравання электроннай пошты[en], а таксама ў сферах сельскай гаспадаркі і медыцыны тады, калі цяжка ці немагчыма распрацаваць звычайныя алгарытмы для выканання неабходных задач[4][5].
Праграма для выканання пэўных задач, заснаваная на алгарытмах машыннага навучання, завецца мадэллю, а працэс прымянення такіх алгарытмаў да навучальнага набору даных[en] — навучаннем мадэлі[6][7].
Машыннае навучанне грунтуецца на метадах матэматычнай аптымізацыі[en] (матэматычнага праграмавання). Роднасная вобласць даследавання, здабыванне даных[en], канцэнтруецца на выведным аналізе даных[en] праз некіраванае навучанне[en][8].
Прымяненне машыннага навучання ў бізнес-задачах называюць яшчэ прагнастычнай аналітыкай[en]. Хаця не ўсё машыннае навучанне грунтуецца на статыстыцы, вылічальная статыстыка ёсць важнай крыніцай метадаў у гэтай галіне.