Как это работает:
типы машинного обучения
Для простоты восприятия типы машинного обучения принято разделять на три категории:
-
обучение с учителем (supervised learning);
-
обучение без учителя (unsupervised learning);
-
обучение с подкреплением (reinforcement learning).
Обучение с учителем
Этот тип максимально похож на процесс познания окружающего мира ребенком, только в роли малыша выступает алгоритм. Данные, подготовленные для анализа, изначально содержат правильный ответ, поэтому цель алгоритма — не ответить, а понять, «Почему именно так?» путем выявления взаимосвязей. Результатом становится способность выстраивать корректные прогнозы и модели.
Обучение без учителя
Для данного типа обучения ключевым понятием является паттерн — обрабатывая значительные массивы данных, алгоритм должен сперва самостоятельно выявлять закономерности. На следующем этапе на основе выявленных закономерностей машина интерпретирует и систематизирует данные.
Обучение с подкреплением
Принципы обучения с подкреплением заимствованы из психологических экспериментов: машина пытается найти оптимальные действия, которые будет предпринимать, находясь в наборе различных сценариев. Эти действия могут иметь как краткосрочные, так и долгосрочные последствия, а от алгоритма требуется обнаружить эти связи.