Специалисты Колумбийского университета поясняют: «Категория машинного обучения в рамках искусственного интеллекта предполагает использование алгоритмов для автоматического анализа данных, обнаружения закономерностей и выработки решений на основе накопленных знаний» (Колумбийский инженерный факультет, н.д.). Таким образом, искусственный интеллект – это общая концепция, а машинное обучение – его составная часть.

Совместно они позволяют автоматизировать обработку данных и строить прогнозы для принятия решений. История развития машинного обучения насчитывает около двух десятилетий активных исследований и сделала его основным компонентом большинства современных приложений ИИ.

Машинное обучение лежит в основе многих приложений ИИ, сосредотачиваясь на способности компьютеров учиться на примере данных, находить закономерности и принимать решения с минимальной необходимостью вмешательства человека.

Можно представить такую систему как студента, который учится на основе наблюдений и постепенно развивает свои навыки. В процессе машинного обучения данные выступают в роли учителей, а алгоритмы – в роли учебных методик.

В отличие от классического программирования, где требуются четкие инструкции для каждого этапа, модели машинного обучения обучаются на примерах, адаптивно корректируя своё поведение в зависимости от полученной информации. Автономное развитие делает машинное обучение центральным элементом глобальной стратегии развития искусственного интеллекта.

Само машинное обучение делится на две главные категории: контролируемое (supervised) и неконтролируемое (unsupervised) обучение.

Контролируемое обучение

Метод контролируемого обучения предусматривает подготовку модели на размеченной обучающей выборке, где каждая запись содержит известные значения входных признаков и соответствующих целевых переменных. Это похоже на обучение ребёнка с использованием картинок с подписанными изображениями: модель учится сопоставлять входящие данные с правильными результатами.

Например, в процессе контролируемого обучения модель может научиться классифицировать фотографии животных, таких как кошки и собаки, на основе тысяч промаркированных изображений, постепенно улучшая точность распознавания и запоминая характеристики, необходимые для правильного отнесения новых изображений к соответствующему классу.

Неконтролируемое обучение

Метод неконтролируемого обучения применяется к неразмеченным данным. Модель самостоятельно ищет закономерности, структуры и взаимосвязи в данных без предварительного указания верных ответов. Этот подход широко используется для задач сегментации, выявления аномалий и обнаружения скрытых характеристик в данных.

Например, торговая сеть может применять неконтролируемое обучение для разделения своих клиентов на группы с аналогичным поведением, выявляя скрытые паттерны потребительских предпочтений среди аудитории.

Чтобы яснее понять роль машинного обучения в рамках искусственного интеллекта, полезно рассматривать ИИ как совокупность технологий и приложений, охватывающих широкий диапазон областей – от робототехники до обработки естественного языка. Внутри этого круга машинное обучение выступает специализированным инструментом, сосредоточенным на извлечении знаний из данных.

В то время как искусственный интеллект пытается воссоздать человеческое мышление в широком диапазоне задач, машинное обучение нацелено непосредственно на выработку прогнозов и решений на основе данных. Это различие подчёркивает особую роль машинного обучения в развитии способностей ИИ, предоставляя проверенные решения для решения сложных задач в различных отраслях.