Машинното обучение е дял от изкуствения интелект, при който компютрите извеждат закономерности от данни, вместо всяко правило да бъде изрично програмирано. В зависимост от задачата моделите се учат от анотирани примери (с надзор), от неанотирани данни (без надзор) или чрез награди (с подкрепление). Приложенията вариират от спам филтри и прогнози за търсенето до препоръки за продукти. Качеството зависи силно от количеството и качеството на обучителните данни.
Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.
Стартирайте демотоДълбокото обучение е дял от машинното обучение, който използва изкуствени невронни мрежи с много слоеве. Такива мрежи се учат от големи количества данни кои характеристики са важни – от ръбове в изображенията до смислови връзки в текстовете. Дълбокото обучение е в основата на съвременните езикови модели, на разпознаването на образи и реч и на машинния превод и обикновено изисква значителна изчислителна мощност и много обучителни данни.
При контролираното обучение моделът се учи от примери, за които правилният отговор вече е известен, като имейли с етикет „спам“ или „не е спам“. От тях той извежда правила, с които да класифицира нови, невиждани случаи или да предвижда стойности. Типични задачи са класификацията и регресията; най-големите усилия отиват за създаването на коректно етикетирани данни.
При неконтролираното обучение моделът получава данни без предварително зададени правилни отговори и сам търси структури. Типични методи са клъстеризацията, която групира сходни записи, и намаляването на размерността, което свива много признаци до няколко същностни. Организациите го използват за откриване на клиентски сегменти или за забелязване на необичайни транзакции; намерените групи трябва след това да бъдат интерпретирани от експерти в областта.
Обучението с подкрепление е дял от машинното обучение, при който агентът се учи чрез проба и грешка. Той действа в дадена среда, получава награди за добри резултати и наказания за лоши и по този начин изработва стратегия, която максимизира общата му награда. Известни примери са програмите, които овладяват настолни игри като Го, управлението на роботи и фината настройка на езикови модели въз основа на човешки оценки.
