Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта и информатики, занимающийся разработкой алгоритмов, способных обучаться на основе данных.
Эти алгоритмы строят математические модели на основе обучающих наборов данных для выявления закономерностей, структур и взаимосвязей в данных. Затем такие модели могут применяться к новым данным для классификации, прогнозирования или принятия решений.
Основные подходы машинного обучения включают обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Современные реализации часто используют нейронные сети и архитектуры глубокого обучения.
Определение:
“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.”
Источник:
Tom M. Mitchell – Machine Learning, McGraw-Hill, 1997