Модель машинного навчання – це математичне уявлення, яке використовується для вирішення завдань та прогнозування на основі даних. Вона створюється шляхом навчання алгоритмів на навчальних даних, щоб навчитися виявляти закономірності та робити передбачення.
Моделі машинного навчання можуть мати різні форми та структуру залежно від типу та складності завдання. Наприклад, для задач класифікації модель може бути представлена у вигляді дерева прийняття рішень або набору правил, в той час як для задач регресії модель може бути функцією математичної з параметрами.
Навчання моделі машинного навчання відбувається шляхом припасування параметрів моделі до навчальних даних, щоб мінімізувати помилки передбачення. Цей процес може бути досить складним і вимагає великої кількості навчальних даних, а також оптимального вибору алгоритмів та параметрів моделі.
В результаті навчання моделі, вона може бути використана для прогнозування та вирішення нових завдань на основі наданих даних. Моделі машинного навчання широко застосовуються в різних областях, таких як медицина, фінанси, маркетинг та багато інших, і вони дозволяють автоматизувати процеси та зробити точні передбачення на основі даних.
| Термін | Опис |
|---|---|
| Модель машинного навчання | Модель, створена на основі алгоритмів машинного навчання, яка використовується для вирішення задач або прогнозування результатів на основі наявних даних |
| Навчальна вибірка | Набір даних, який використовується для навчання моделі машинного навчання. Навчальна вибірка складається з вхідних даних та відповідних їм вихідних даних |
| Тестова вибірка | Набір даних для перевірки якості роботи моделі машинного навчання. Тестова вибірка містить вхідні дані, для яких відомі правильні вихідні значення |
| Алгоритм машинного навчання | Описує, як модель машинного навчання має обробляти вхідні дані та генерувати вихідні дані. Алгоритм визначає, як модель навчається на основі навчальної вибірки |
| Пророцтво | Результат роботи моделі машинного навчання, який передбачає вихідні значення для нових вхідних даних, не використаних у процесі навчання |
Що таке ML простими словами?
Простими словами про Machine Learning. Машинне навчання (ML) – це підрозділ штучного інтелекту, який використовує техніку для навчання комп'ютерних систем виконувати завдання. Тобто, ми навчаємо машину, як розпізнавати певні шаблони або поводитися певним чином, на основі представлених даних.
Що таке мл модель?
machine learning, ML) клас методів штучного інтелекту, характерною рисою яких є не пряме розв'язання задачі, а навчання за рахунок застосування рішень безлічі подібних задач.
У чому різниця між AI та ML?
Штучний інтелект спрямований створення комп'ютера, який міг би " думати " як і вирішувати складні проблеми. між тим, ML допомагає комп'ютеру зробити це, дозволяючи робити прогнози або приймати рішення на основі історичних даних і без будь-яких інструкцій з боку людини.
Навіщо потрібен ML?
Приклад з дитиною та кілограмом картоплі – те, як працює машинне навчання, або ML, Machine Learning. ML – це клас методів, у яких машину, алгоритм, вчать думати та діяти як людина на основі отриманого досвіду чи даних. Читати, писати, малювати, відрізняти реп від року, а картоплю від моркви.