М – машинное обучение
символ | Двоичное представление |
М | 10001100 |
м | 10101100 |
Определение
Машинное обучение — это класс методов искусственного интеллекта, которые обучаются за счёт применения решений множества сходных задач. Оно использует математическую статистику, численные методы, методы оптимизации и теорию вероятностей. Машинное обучение бывает двух типов: индуктивное (обучение по прецедентам) и дедуктивное.
История
Машинное обучение появилось в 1950-х годах, но широкое распространение получило только в последние десятилетия. Оно применяется в самых разных сферах: от распознавания речи и рукописного ввода до диагностики заболеваний и прогнозирования временных рядов.
Факт!
Занимательный факт: машинное обучение может предсказывать результаты выборов с точностью до 90%, что показывает его потенциал в политической аналитике.
Современность
В наши дни машинное обучение продолжает развиваться и совершенствоваться, находя применение в самых разных областях. Благодаря машинному обучению ИИ не просто анализирует данные и находит закономерности, но ещё и строит прогнозы, ставит диагнозы, проводит сложные вычисления, генерирует новые текстовые и графические материалы, изобретает лекарства и сочиняет музыку.
Хочешь узнать больше, пройдя обучение у партнеров? Переходи по ссылке, отсканируй или кликни на QR-код, чтобы скорее пройти бесплатные курсы по современным IT и бизнес-технологиям и получить сертификат!
Реклама. ООО Нетология, ИНН 7726464125, erid: LdtCKCxkP