Искусственный интеллект (ИИ) обучается распознавать и взаимодействовать с различными предметами с помощью машинного обучения — процесса, в ходе которого алгоритмы анализируют данные, выявляют закономерности и создают модели, способные принимать решения, прогнозировать результаты или выполнять задачи. 1

Некоторые этапы машинного обучения:

1. Сбор и подготовка данных. 5 Чтобы компьютер смог воспринимать их, информация должна быть предоставлена в удобном формате. 5
2. Выбор модели обработки данных. 5 Выбирается определённая модель обработки и обобщения информации, а также поиска закономерностей и проведения экспериментов. 5
3. Обучение модели. 5 Специальные алгоритмы модели адаптируют новые данные и отрабатывают механизмы разбора незнакомых ситуаций. 5
4. Тестирование модели. 5 Обученная модель машинного обучения тестируется на новых данных для оценки производительности и определения различных метрик точности. 5
5. Применение модели. 5 Если тестирование прошло успешно, то модель готова для применения и может быть использована для решения реальных задач. 5

Существуют разные методы машинного обучения, каждый из которых используется в зависимости от задачи, которую необходимо решить: 5

• Обучение с учителем. 15 Обучение происходит на основе размеченных данных, где каждый пример имеет правильный ответ. 5 Этот тип обучения используется для задач классификации объектов на основе определённых характеристик, предсказания численных значений и прогнозирования будущих событий. 5
• Обучение без учителя. 15 Компьютер обучается на наборе данных, не содержащих правильных ответов. 5 Он ищет закономерности, не имея конкретного ответа на задачу. 5 Этот тип обучения используется для задач кластеризации и ассоциативного анализа, например, группировка пользователей по их интересам, выделение тематических кластеров в текстовых блоках. 5
• Обучение с подкреплением. 5 Компьютер обучается на основе опыта, полученного в результате взаимодействия с окружающей средой. 5 Он получает поощрение или штраф за каждое действие, которое выполняет, его цель — максимизировать награду. 5 Этот тип обучения используется для задач управления и принятия решений, например, обучение робота ходьбе, компьютер игре в шахматы. 5