🎓 Машинное обучение: что это такое и как оно работает? «Машинное обучение» — это процесс, при котором компьютерные системы учатся распознавать закономерности в данных, чтобы выполнять конкретные задачи или делать прогнозы. Представьте: взрослый заходит в магазин и покупает три килограмма картошки без проблем. Но что будет, если за картошкой отправить двухлетнего ребёнка? Для него задача будет не такой простой — потребуется: 1️⃣Объяснить ему, что такое картошка и чем она отличается от других овощей. 2️⃣ Объяснить, что значит "килограмм". 3️⃣ Выучить с ним пошаговый план: взять, взвесить, оплатить. И даже при самой последовательной и точной инструкции вероятность, что ребёнок с первого раза справится с задачей, будет очень маленькой. Ведь он ко всему прочему ещё и плохо говорит. Ему потребуется много практики, чтобы научиться — и в этом суть машинного обучения. Алгоритмы учатся, словно ребёнок, набирая опыт из данных, чтобы самостоятельно выполнять задачи. ❕ Машинное обучение — не то же самое, что программирование. Программист создаёт для машины алгоритм: прописывает чёткую последовательность действий, которая приведёт к нужному результату. 💻 Но вот вопрос: как именно компьютеры превращают огромные массивы данных в точные прогнозы и решения? Всё дело как раз в алгоритмах. В машинном обучении алгоритмы выполняют основную работу: преобразуют данные в прогнозы, классифицируют, определяют закономерности и даже помогают избежать ошибок. Например, один алгоритм может классифицировать фотографии животных, а другой – прогнозировать рыночные тренды. 😎 В следующих постах мы расскажем об особенностях популярных алгоритмов: линейной и нелинейной регрессии, методе наименьших квадратов, градиентном спуске и многом другом. Не пропустите! Подпишитесь на ФЦПР ИИ