Машинное обучение

1.

2.

Актуальность: Развитие
технологий уже давно не стоит на
месте. XXI век – век
технологических открытий и
изобретений. Различные приборы,
машины и искусственные
интеллекты в разы делают наши
жизни легче, позволяя нам забыть
про некоторые обязанности, такие
как ручная стирка, отправка
данных и т.д. Одним из основных
технологичных «помощников» в
наше время является машинное
обучение, которое имеет
огромную перспективу в
ближайшем будущем.

3.

Машинное обучение
- это класс методов
ИИ, который
ориентирован на
создание систем,
которые обучаются
или совершенствуют
производительность
посредством анализа
данных.
Искусственный
интеллект — это
широкое понятие,
которое относится к
системам или
машинам,
имитирующим
человеческое
мышление.

4.

Виды
машинного
обучения

5.

6.

Задачей обучения «без учителя» не является правильно назвать
каждый объект, а распределить на категории по признакам, которые
программа ищет сама. Машине дали задачу распределить разные
предметы круглой формы по группам. Ей не нужно назвать каждый из
этих предметов, а всего лишь собрать одинаковые объекты в одну кучу.

7.

Системы рекомендаций
используют алгоритмы
машинного обучения, чтобы
обработать большие объемы
данных и определить,
понравится ли потребителю тот
или иной товар или
содержание. Затем система
предлагает потенциальный
вариант потребителю.

8.

В диагностике заболеваний есть
большое количество задач,
которые можно решить при
помощи машинного обучения, а в
частности, при помощи анализа
результатов различных
исследований, таких как рентген,
УЗИ или МРТ. В основном задача
любой модели сводится к
предсказанию, болен ли человек
сейчас.