Машинное обучение (ML) — это метод, который использует алгоритмы для обучения на основе данных без явного программирования. Благодаря обилию данных и эффективному хранению данных машинное обучение в последнее время привлекло к себе всеобщее внимание, но фундаментальные исследования в этой области были проведены в семидесятых и восьмидесятых годах. Различные способы обучения компьютера на основе данных — контролируемое обучение, обучение без учителя и обучение с подкреплением...

И несколько примеров его более практического использования По своей сути наука о данных — это разработка моделей данных, которые позволяют нам предсказывать что-то о мире. И наши прогнозы в основном попадают в 4 разных класса моделей. Изучение этих классов имеет основополагающее значение для успешного старта в науке о данных и формирования эффективного мышления для преобразования реальных проблем в проблемы науки о данных. Другими словами, подавляющее большинство реальных проблем..

Задача классификации — это тип задачи машинного обучения, цель которой состоит в том, чтобы предсказать класс или категорию данной входной выборки на основе набора предопределенных классов. Это контролируемая задача обучения, в которой модель обучается на размеченных данных, а затем использует эти обучающие данные для прогнозирования новых, невидимых данных. Примеры проблем классификации включают классификацию изображений, обнаружение спама в электронной почте и задачи обработки..