Машинное обучение – это методики анализа данных, которые позволяют аналитической системе обучаться в процессе решения сходных задач. Оно является ветвью искусственного интеллекта и основано том, что аналитические системы могут учиться искать закономерности и принимать решения с минимальным участием человека.

Машинное обучение (machine learning) позволяет программе самостоятельно строить причинно-следственные связи. Система получает задачу и учится сама ее решать.

Цель машинного обучения — предсказать результат по входным данным. Чем разнообразнее входные данные, тем точнее будет результат и проще машине найти закономерности.

Всего есть 3 вида машинного обучения:
1. С учителем (Supervised machine learning).
2. Без учителя (Unsupervised machine learning).
3. Глубокое обучение (Deep learning).

Машинное обучение окружает нас повсюду. Мы сталкиваемся с ним постоянно: ретаргетинг, персонализированная реклама в интернете, предсказание погоды, цен на недвижимость, прогнозирование выручки и т.д.

Машинное обучение проще, чем может показаться на первый взгляд, но для работы над ним требуются определенные навыки. Лучше всего обучаться этому системно под руководством профессионалов практиков. Например, на нашем курсе «Анализ данных». Всех, кто заинтересовался и хочет разобраться в этой теме, ждем на курсе и желаем успехов!

#анализданных #профессиибудущего #digital #онлайнкурс #онлайншкола #интернетпрофессии #онлайнобучение #аналитик #машинноеобучение