В машинном обучении ключевым элементом являются данные. Для обучения модели AI необходимо иметь набор данных, на основе которых модель будет извлекать закономерности и прогнозировать результаты для новых данных.

Основные принципы машинного обучения AI включают:

обучение с учителем. Модель обучается на основе помеченных данных, где каждый пример имеет соответствующую метку или класс, что позволяет модели создавать метки для новых данных. Это обучение похоже на то, как наставник подсказывает ученику правильные ответы;

обучение без учителя. Модель обучается на немаркированных данных и анализирует их структуру и закономерности, что позволяет ей кластеризировать данные или находить скрытые паттерны. Здесь обучение проводится без явного контроля, подобно тому, как студент самостоятельно изучает предмет;

обучение с подкреплением. Модель обучается на основе взаимодействия с окружающей средой и поощряется за правильные действия, что позволяет ей быстро находить оптимальные стратегии в динамических средах. Это когда модели (или алгоритмы) учатся под воздействием внешних факторов, получая вознаграждения или штрафы и постепенно оптимизируя свое поведение.

Обучение с учителем представляет собой процесс, при котором модель AI обучается на основе размеченных данных, где каждому примеру входных данных соответствует известный правильный выход. В этом случае модель стремится научиться предсказывать правильный выход на основе входных данных. Примерами задач обучения с учителем являются классификация и регрессия. В задаче классификации модель обучается разделять данные на категории или классы, например, определять, является ли изображение кошкой или собакой. В задаче регрессии модель обучается предсказывать числовое значение, например, предсказывать стоимость дома на основе его характеристик.

Обучение без учителя, в отличие от обучения с учителем, не требует размеченных данных с правильными выходами. Вместо этого модель AI обучается выявлять внутренние закономерности в данных и находить их структуру. Такой подход может использоваться для кластеризации данных (модель группирует данные по их схожести), снижения размерности (модель стремится представить данные в меньшей размерности) и обнаружения аномалий (модель ищет аномальные или необычные образцы в данных).

Обучение с учителем и без учителя имеет свои преимущества и недостатки и может применяться в различных ситуациях в зависимости от поставленных задач и доступных данных.

Обучение с подкреплением – это ещё один подход к машинному обучению, который отличается от процессов обучения с учителем и без учителя. В этом случае модель AI обучается взаимодействовать с окружающей средой, принимая решения и генерируя обратное воздействие на основе полученных результатов. В последние годы обучение с подкреплением, вдохновлённое поведенческой психологией, заняло центральное место в машинном обучении AI.

Вот несколько примеров применения обучения с подкреплением:

беспилотные автомобили. Модель AI для автономного автомобиля может быть обучена взаимодействовать с окружающей средой, принимая решения о поворотах, ускорении и торможении на основе информации с сенсоров и анализа своих предыдущих действий. Она имеет обратную связь, основанную на том, насколько успешными были её предыдущие решения, и использует поступающую информацию для корректировки своего поведения в будущем;

компьютерные игры. В компьютерных играх модель AI может быть обучена сражаться с другими игроками или с компьютерными противниками. Она принимает решения о тактике и стратегии на основе текущего состояния игры и формирует обратную связь, зависящую от того, насколько успешными были её ходы. С течением времени модель сама себя улучшает и развивает, чтобы стать более сильным игроком;