Введение в ML

Добро пожаловать в захватывающий мир машинного обучения (ML)! В этом уроке мы познакомим вас с фундаментальными концепциями ML и подготовим почву для вашего дальнейшего пути.

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам обучаться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Цель ML — позволить программе выявлять закономерности и делать прогнозы или принимать решения на основе данных.

ML имеет множество реальных применений, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, рекомендательные системы и многое другое. Оно способно произвести революцию в различных отраслях и решить сложные проблемы, которые было бы трудно или нецелесообразно решать с помощью традиционных подходов к программированию.

Цели моделей ML в широком смысле делятся на три основных типа:

• Обучение с учителем (Supervised learning)
• Обучение без учителя (Unsupervised learning)
• Обучение с подкреплением (Reinforcement learning).

В этом курсе мы рассмотрим, как реализовать базовые алгоритмы обучения с учителем и обучения без учителя.

Приготовьтесь отправиться в захватывающее путешествие в мир машинного обучения!