Машине навчання.

Нічим не відрізняється від звичайного програмування.

Алгоритми машинного навчання потребують бази прикладів.

Можна використовувати й без прикладів даних, але з ними набагато точніше.

Дає комп’ютеру змогу розуміти людей.

навчання з учителем

навчання без учителя

навчання з підкріпленням

Визначення виду птаха за аудіозаписом його голосу.

Прогнозування погоди на 3000 рік

Переведення рукописних конспектів в цифрові.

Моделювання курсу біткоїна на наступний тиждень.

Визначення виду птаха за аудіозаписом його голосу.

Прогнозування погоди на 3000 рік

Переведення рукописних конспектів в цифрові.

Моделювання курсу біткоїна на наступний тиждень.

класифікації

кластеризації

зменшення вимірності

регресії

Навчання з підкріпленням завжди потребує наявних підготовлених даних у вигляді приклад-відповідь.

Навчання без учителя дає можливість знайти неочевидні закономірності в наявних даних.

Навчання з учителем потребує постійної присутності розробника системи машинного навчання під час тренування моделі.