Що таке машинне навчання?
З: Що таке машинне навчання?
В: Машинне навчання - це підгалузь комп'ютерних наук, яка дає комп'ютерам можливість навчатися без явного програмування, використовуючи алгоритми, які можуть навчатися і робити прогнози на основі даних.
З: Звідки виникла ідея машинного навчання?
В: Ідея машинного навчання з'явилася в роботах зі штучного інтелекту.
З: Як працюють алгоритми, що використовуються в машинному навчанні?
В: Алгоритми, що використовуються в машинному навчанні, слідують запрограмованим інструкціям, але також можуть робити прогнози або приймати рішення на основі даних. Вони будують модель на основі вибіркових вхідних даних.
З: Коли використовується машинне навчання?
В: Машинне навчання використовується там, де неможливо розробити та запрограмувати чіткі алгоритми. Приклади включають фільтрацію спаму, виявлення мережевих зловмисників або зловмисних інсайдерів, які працюють над витоком даних, оптичне розпізнавання символів (OCR), пошукові системи та комп'ютерний зір.
З: Які існують ризики використання машинного навчання?
В: Використання машинного навчання пов'язане з певними ризиками, включаючи створення кінцевих моделей, які є "чорними скриньками" і піддаються критиці за упередженість при прийомі на роботу, кримінальному правосудді та розпізнаванні облич.
З: Що означає, що модель машинного навчання є "чорною скринькою"?
В: "Чорна скринька" моделі машинного навчання означає, що її процеси прийняття рішень важко пояснити або зрозуміти людині.
З: Наведіть приклади застосування машинного навчання?
В: Деякі приклади застосування машинного навчання включають фільтрацію спаму, виявлення мережевих зловмисників, оптичне розпізнавання символів (OCR), пошукові системи та комп'ютерний зір.
