Машинное обучение — комплекс технологий, которые позволяют программе (системе) находить решения определенных задач без непосредственного участия человека.
Программу сначала «обучают» решать определенные задачи. Обучение может проходить «с учителем», (когда программе предоставляется набор задач с готовыми ответами или решениями, после чего она на основе выработанного алгоритма способна самостоятельно решать подобные задачи) либо «без учителя» (когда дается только задача, например, группировка объектов).
В основе работы машинного обучения лежат статистические методы. Благодаря им точность решений программы растет по мере того, как база данных правильных и неправильных ответов наполняется. При этом обучение не гарантирует того, что задачи будут решаться правильно, а дает скорее вероятность верного решения. Преимущество машинного обучения перед более простыми алгоритмами заключается в том, что оно может выполнять свою задачу даже в таких ситуациях, когда объемы данных слишком велики, чтобы человек мог выработать общее правило.
Машинное обучение применяется для создания алгоритмов распознавания речи, жестов и образов, медицинской диагностики, обнаружения спама, при разработке программ-переводчиков и систем безопасности. Им также широко пользуются поисковые системы.
Фото: George Postoronca/Flickr