Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto šaka, kurioje kompiuteriai dėsningumus išveda iš duomenų, o ne turi aiškiai užprogramuotą kiekvieną taisyklę. Priklausomai nuo užduoties, modeliai mokosi iš pažymėtų pavyzdžių (su priežiūra), iš nepažymėtų duomenų (be priežiūros) arba per atlygius (sustiprintas mokymasis). Taikymai apima nuo šlamšto filtrų ir paklausos prognozių iki produktų rekomendacijų. Kokybė labai priklauso nuo mokymo duomenų kiekio ir kokybės.
Agentai, srautai ir šablonai vienoje darbo srityje – nemokama 24 valandų demonstracinė versija.
Pradėti demonstracijąGiluminis mokymasis yra mašininio mokymosi šaka, naudojanti dirbtinius neuroninius tinklus su daugybe sluoksnių. Tokie tinklai iš didelių duomenų kiekių mokosi, kurie požymiai svarbūs – nuo vaizdų kontūrų iki prasminių ryšių tekstuose. Giluminis mokymasis yra šiandienos kalbos modelių, vaizdų ir kalbos atpažinimo bei mašininio vertimo pagrindas, ir paprastai reikalauja daug skaičiavimo galios bei mokymo duomenų.
Prižiūrimo mokymosi metu modelis mokosi iš pavyzdžių, kurių teisingas atsakymas jau žinomas, pavyzdžiui, el. laiškų, pažymėtų „šlamštas“ arba „ne šlamštas“. Iš jų jis išveda taisykles, kaip klasifikuoti naujus, nematytus atvejus arba prognozuoti reikšmes. Tipinės užduotys – klasifikavimas ir regresija; didžioji dalis pastangų skiriama švariai pažymėtiems duomenims sukurti.
Neprižiūrimo mokymosi metu modelis gauna duomenis be iš anksto nustatytų teisingų atsakymų ir pats ieško struktūrų. Tipiniai metodai: klasterizavimas, grupuojantis panašius įrašus, ir dimensijų mažinimas, sutraukiantis daug požymių į kelis svarbiausius. Organizacijos jį naudoja klientų segmentams atrasti ar neįprastiems sandoriams pastebėti; rastas grupes paskui turi interpretuoti srities ekspertai.
Skatinamasis mokymasis – mašininio mokymosi šaka, kurioje agentas mokosi bandymų ir klaidų keliu. Jis veikia aplinkoje, už gerus rezultatus gauna atlygį, o už blogus – baudas, ir taip išugdo strategiją, maksimizuojančią bendrą atlygį. Žinomi pavyzdžiai: programos, įvaldančios stalo žaidimus, tokius kaip Go, robotų valdymas ir kalbos modelių tikslinimas pagal žmonių vertinimus.
