Машинное обучение (Machine learning)

Определение

Машинное обучение - это раздел искусственного интеллекта, который изучает методы автоматизированного обучения компьютеров и других устройств на основе анализа данных. Машинное обучение позволяет компьютерам самостоятельно находить закономерности в данных и использовать их для принятия решений.

Описание

Существует несколько видов машинного обучения, включая классическое обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением. Классическое обучение включает в себя алгоритмы, такие как линейная регрессия и логистическая регрессия, которые используют статистические методы для прогнозирования. Глубокое обучение использует нейронные сети для анализа сложных данных и создания изображений, текста и звука. Обучение с подкреплением включает в себя использование вознаграждений и наказаний для обучения агентов выполнять определенные задачи. МО используется в различных отраслях, включая медицину, финансы, транспорт и многие другие. В медицине МО используется для анализа медицинских данных, прогнозирования заболеваний и оптимизации лечения. В финансах МО используется для предсказания трендов на рынке, анализа рисков и создания торговых стратегий. В транспорте МО используется для управления транспортными системами, оптимизации маршрутов и предсказания загруженности дорог.

История создания

Термин “машинное обучение” (machine learning) был введен в 1959 году американским математиком и информатиком Джозефом Остином, который работал в IBM. Он определил машинное обучение как “изучаемую дисциплину, касающуюся извлечения знаний из данных”. Однако, идеи машинного обучения были предложены еще в XIX веке. В 1864 году британский математик и логик Джордж Буль опубликовал работу “Исследование законов мышления”, в которой предложил использовать логику для создания искусственного интеллекта. Позже, в 1943 году, американский математик и инженер Уоррен Мак-Каллох и его коллега Уолтер Питтс опубликовали статью “Логическое исчисление идей, импрегнанных в нервной субстанции”, в которой предложили идею нейронных сетей. Наконец, в 1956 году американский математик Джон фон Нейман предложил концепцию “обучающейся машины”, которая могла бы обучаться на основе опыта и адаптироваться к новым данным. Все эти идеи и разработки легли в основу современного машинного обучения.