Машинное обучение (МО) — это область искусственного интеллекта (ИИ), которая фокусируется на разработке систем, способных учиться и принимать решения на основе данных.Основные концепции:* **Обучение с учителем:** Алгоритмы обучаются на размеченных данных (входные данные с соответствующими выходными данными).* **Обучение без учителя:** Алгоритмы ищут закономерности в неразмеченных данных.* **Обучение с подкреплением:** Алгоритмы учатся путем проб и ошибок, получая вознаграждение или наказание за свои действия.* **Нейронные сети:** Математические модели, вдохновленные структурой человеческого мозга, используемые для решения сложных задач, таких как распознавание образов.* **Глубокое обучение:** Подмножество машинного обучения, использующее глубокие нейронные сети с множеством слоев.* **Признаки (Features):** Отдельные измеряемые свойства или характеристики входных данных.* **Метки (Labels):** Правильные выходные данные, используемые при обучении с учителем.* **Переобучение (Overfitting):** Когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные и плохо обобщает новые данные.* **Недообучение (Underfitting):** Когда модель слишком проста и не может уловить основные закономерности в данных.* **Точность (Accuracy):** Доля правильно классифицированных примеров.* **Полнота (Recall):** Способность модели находить все релевантные примеры.* **Точность (Precision):** Способность модели избегать ложных срабатываний.* **Перекрестная проверка (Cross-validation):** Метод оценки производительности модели путем разделения данных на несколько частей.