Введение в машинное обучение Машинное обучение - это часть искусственного интеллекта, которая включает в себя обучение алгоритмов для составления прогнозов и классификации данных. Она развивалась с момента появления компьютеров в 1950-х годах, когда такие задачи, как прогнозирование, классификация объектов и ранжирование информации, требовали корректировки алгоритма на основе входных данных. В задачах распознавания изображений значения пикселей используются в качестве входных данных для глубоких нейронных сетей. Тремя основными компонентами машинного обучения являются данные, извлечение признаков из данных и алгоритмы или программы, которые могут адаптироваться в процессе обучения.
Различные подходы в машинном обучении "Обучение" относится к контролируемому обучению, при котором задается желаемое выходное значение каждого элемента для задач классификации или регрессии. "Обучение без присмотра" не имеет явных целевых результатов, но фокусируется на поиске закономерностей или структур в немаркированных наборах данных. "Обучение с подкреплением", которое использовалось для победы над игроками-людьми в таких играх, как Dota 2, с использованием нейронных сетей и методов подкрепления, основанных на математике теории игр.
Концепция окружающей среды В игре Dota 2 окружающая среда относится к игровому пространству. При вождении автомобиля это относится к дорожным условиям. Основная идея заключается в том, что алгоритмы могут выполнять определенные действия на основе сигналов из внешней среды.
Обучение с подкреплением и генетические алгоритмы "Тренировка с подкреплением" - это концепция, при которой заучиваются команды, ведущие к максимальному вознаграждению. Этот подход был успешным при обучении нейронных сетей таким задачам, как удержание тележки в вертикальном положении с использованием генетических алгоритмов.