Некоторые методы машинного обучения для автоматизации бизнес-процессов:

• Обучение с учителем. 1 Компьютер получает образцы входных данных с отмеченными желаемыми результатами. 1 Метод позволяет алгоритму «учиться» путём сравнения своего вывода с заранее отмеченными результатами и корректировать модель. 1 Например, такие алгоритмы могут прогнозировать статистически вероятные будущие события на основе исторических данных. 1
• Обучение без учителя. 1 Алгоритм получает немаркированные данные, поэтому ему нужно самостоятельно найти схожесть в входных данных. 1 Цель метода — обнаружить в наборе данных явные и скрытые шаблоны и черты, что позволяет вычислительной машине автоматически обнаруживать схожесть, необходимую для классификации необработанных данных. 1
• Обучение с полуконтролем. 2 Объединяет маркированные и немаркированные данные. 2 Полезно, когда помеченных данных недостаточно. 2 Например, с его помощью можно обнаруживать аномалии в сетевом трафике с использованием как помеченных, так и неразмеченных данных. 2
• Кластеризация. 2 Группирует схожие точки данных. 2 Подходит для сегментации клиентов, обнаружения аномалий и систем рекомендаций. 2
• Методы уменьшения размерности. 2 Анализ главных компонентов (PCA) и t-SNE уменьшают размеры элементов. 2 Это полезно для визуализации многомерных данных или ускорения обучения. 2
• Ансамблевые методы. 2 Объединяют несколько моделей, чтобы улучшить общую производительность. 2