Машиналық оқыту - бұл компьютерлердің сезімтал деректері немесе деректер қоры сияқты деректер түрлеріне негізделген оқытуды мүмкін ететін алгоритмдерді жобалау және әзірлеу процестерін қамтитын ғылымның саласы. Машиналық оқыту зерттеулерінің басты мақсаты - компьютерге күрделі үлгілерді тану және деректерге негізделген ақылға қонымды шешімдер қабылдау қабілетін беру. Бұл машиналық оқытудың статистика, ықтималдық теориясы, деректерді өндіру, үлгілерді тану, жасанды интеллект, бейімделген бақылау және теориялық компьютер ғылымдары сияқты салалармен тығыз байланысты екенін көрсетеді. Машиналық оқыту компьютерлердің нақты бағдарламаланбаған тапсырмаларды қалай орындай алатынын зерттейді. Бұл белгілі бір тапсырмаларды орындау үшін берілген деректерді үйренетін компьютерлерді қамтиды. Компьютерлерге берілген қарапайым тапсырмалар үшін, компьютерде оқудың қажеті жоқ, машинаға қолдағы мәселені шешу үшін қажетті барлық қадамдарды қалай орындау керектігін айтатын алгоритмдерді бағдарламалауға болады. Ал, күрделі тапсырмаларда адам үшін қажетті алгоритмдерді қолмен жасау қиынға соғады. Іс жүзінде, машинаның өз алгоритмін әзірлеуіне көмектесу, адам бағдарламашыларына қажетті әрбір қадамды белгілеуден гөрі тиімдірек болуы мүмкін. Машиналық оқыту пәні компьютерлерді толық қанағаттандырарлық алгоритм жоқ тапсырмаларды орындауға үйрету үшін әртүрлі тәсілдерді қолданады. Мүмкін болатын жауаптар көп болған жағдайда, дұрыс жауаптардың кейбіреуін жарамды деп белгілеу - бұл тәсіл. Бұл оқу деректері ретінде, кейіннен компьютер дұрыс жауаптарды табу үшін қолданатын алгоритмді (алгоритмдерді) әзірлеуде пайдаланылуы мүмкін. Мысалы, сандық таңбаларды тану тапсырмасында жүйені оқыту үшін қолжазба цифрлардың MNIST деректер жиынтығы жиі қолданылады.
Машиналық оқыту дегеніміз не?
компьютерлердің нақты бағдарламаланбаған тапсырмаларды қалай орындай алатынын