Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта, который занимается разработкой алгоритмов и методов для обучения компьютеров на основе данных. Существует несколько видов машинного обучения, включая классическое обучение, глубокое обучение и обучение с подкреплением.
Классическое обучение — это метод, при котором алгоритм обучается на наборе данных, а затем делает прогнозы на основе этого обучения. Этот метод используется для решения задач, таких как классификация и регрессия.
Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который использует нейронные сети для обработки данных. Нейронные сети состоят из слоев нейронов, которые обрабатывают информацию и передают ее на следующий слой. Глубокое обучение позволяет создавать более сложные модели, которые могут обрабатывать большие объемы данных.
Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, при котором система обучается на основе обратной связи от окружающей среды. Этот метод часто используется в играх, где система должна принимать решения на основе вознаграждения или наказания.