Machine Learning
Определение
Машинное обучение — область AI, в которой алгоритмы обучаются на данных, выявляя закономерности и делая предсказания без явного программирования правил.
Простое объяснение
Это когда программа учится на примерах: показываешь ей много фото кошек и собак, и она сама понимает, чем они отличаются.
Подробнее
Типы машинного обучения:
- Supervised — обучение на размеченных данных
- Unsupervised — поиск паттернов без меток
- Reinforcement — обучение через награды
- Self-supervised — создание меток из данных
ML — основа современного AI.
Связанные термины
NLP
Обработка естественного языка (NLP) — область AI, занимающаяся взаимодействием компьютеров с человеческим языком: понимание, генерация, перевод.
Фича
Фича (признак, feature) — входной параметр или характеристика данных, используемая ML-моделью для обучения и предсказаний.
VAE
Variational Autoencoder — генеративная модель, которая учится кодировать данные в компактное латентное пространство и декодировать обратно, используя вероятностный подход.
Scaling Laws
Scaling Laws — эмпирические закономерности, связывающие производительность модели с её размером, объёмом данных и compute.