🤖🧠 Машинное обучение в двух словах

Алгоритмы машинного обучения обладают одной суперспособностью - способностью обобщать закономерности в данных без явного программирования. В рамках этого направления существует несколько основных методов:

📌 𝐄𝐧𝐬𝐞𝐦𝐛𝐥𝐞 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠: объединяет несколько моделей вместе для улучшения прогнозов. Представьте, что это суперпрогноз, состоящий из различных моделей погоды, которые работают лучше друг друга.

📌 𝐔𝐧𝐬𝐮𝐩𝐞𝐫𝐯𝐢𝐬𝐞𝐝 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠: алгоритмы находят скрытые закономерности и группировки в немаркированных данных.

📌 𝐍𝐞𝐮𝐫𝐚𝐥 𝐧𝐞𝐭𝐰𝐨𝐫𝐤𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐝𝐞𝐞𝐩 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠: являются двумя наиболее мощными методами машинного обучения. Нейронные сети, созданные на основе человеческого мозга, состоят из слоев взаимосвязанных узлов. Глубокое обучение - это тип машинного обучения, в котором используются нейронные сети с большим количеством слоев.

📌 𝐒𝐮𝐩𝐞𝐫𝐯𝐢𝐬𝐞𝐝 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠:использует размеченные данные для обучения моделей предсказания результатов. Это все равно что иметь ключ к ответу для проверки своей работы.

📌 𝐑𝐞𝐢𝐧𝐟𝐨𝐫𝐜𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐥𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠: речь идет об оптимизации решений путем проб и ошибок и получения обратной связи, подобно тому, как мы учимся на своих ошибках.

@DevOPSitsec