Машинное обучение посвящено разработке самообучающихся алгоритмов, основывающихся на выявлении закономерностей в данных, и использовании их для принятия решений.
Машинное обучение — подраздел информатики (компьютерных наук), выросший из распознавания образов и вычислительной теории стастистического обучения. Машинное обучение исследует построение алгоритмов, обучающихся на данных для предсказания характеристик новых наблюдений, с которыми система ранее не сталкивалась. Эти алгоритмы, как правило, работают путём построения математической модели по данным вместо того, чтобы полагаться на набор предопределённых программистом правил.
Классические задачи:
- Классификация (обучение с учителем)
- Кластеризация (обучение без учителя)
- Регрессия
- Оценка плотности
- Семплирование
- Обучение с подкреплением
Релевантный алгоритмы:
- Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA)
- Искусственные нейронные сети, нейросети (Artificial neural networks, ANN)
- Машины опорных векторов (Support vector machines, SVM)
- Метод k-ближайших соседей (K-nearest neighbor, kNN)
- Байесовские сети (Bayesian networks)
- Модель смеси нормальных распределений (Gaussian mixture model, GMM)
- Решающие деревья (Decision trees)
- Генетические алгоритмы (Genetic algorithms)
- Алгоритм имитации отжига (Simulated annealing)
- Скрытые марковские модели (Hidden Markov model, HMM)
- Условные случайные поля (Conditional Random Field, CRF)
- Фильтр Калмана (Kalman filter)
- Фильтр частиц (Particle filter)
- Семплирование по Гиббсу (Gibbs sampling)
- Графические модели (Graphical models)
- Ансамбли (Ensemble methods; bagging, boosting, ...)
- Глубинное обучение (Deep learning)
- Q-Learning
Приложения:
- Компьютерное зрение (Computer Vision) (например, слежение за объектом, распознавание жестов) компьютерное-зрение
- Распознавание изображения (Image Recognition) (например, лиц, рукописного текста) распознавание-изображений ocr
- Распознавание речи (Speech Recognition) распознавание-речи
- Обработка естественного языка (Natural language processing, NLP) nlp
- Music information retrieval (MIR)
- Биоинформатика (Bioinformatics) биоинформатика
- Фильтрация спама
- Определение аномалий
- Рекомендательные системы рекомендательные-системы
Программное обеспечение:
