У машинного обучения есть свои слабости. Алгоритмы разнятся по способности делать обобщения на основе больших наборов паттернов, и если некий паттерн никогда прежде не встречался, то возможна его ошибочная интерпретация. Человек обладает общекультурной подготовкой и опытом, на котором основывает свои суждения, а также уникальной способностью распознавать похожие ситуации, когда принимает решения на основе новой информации. […]

Описанные в этой книге методы не новы, и, хотя примеры в основном касаются задач коллективного разума, возникающих в Интернете, владение алгоритмами машинного обучения будет полезно и разработчикам программного обеспечения во многих других областях. Особенно это относится к тем отраслям знания, где требуется отыскивать интересные закономерности в больших наборах данных, например: Биотехнология

Машинное обучение – это одна из дисциплин искусственного интеллекта (ИИ), имеющая дело с алгоритмами обучения компьютеров. В большинстве случаев это означает, что алгоритму подается на вход набор данных, а он выводит информацию о свойствах этих данных, причем так, что на основе выведенной информации способен делать предсказания о данных, которые может увидеть в будущем. Это возможно […]