Машинное обучение

Машинное обучение — основной рабочий инструмент современного ИИ. Идея простая: вместо «если на картинке круг и красный — это знак стоп» дать модели тысячи картинок знаков с метками и позволить ей самой найти закономерности.

Три больших семейства

• Обучение с учителем (supervised) — модель видит пары «вход → правильный ответ». Так учатся классификаторы и регрессионные модели.
• Обучение без учителя (unsupervised) — модель ищет структуру в данных сама: кластеры, выбросы, скрытые признаки.
• Обучение с подкреплением (reinforcement) — модель действует в среде, получает награду или штраф и постепенно улучшает стратегию.

Что нужно для ML-проекта

• Данные — качество и количество чаще важнее выбора модели.
• Целевая метрика, по которой будет понятно «лучше или хуже».
• Обучающая, валидационная и тестовая выборки, чтобы не переобучиться.
• Способ выкатить модель в эксплуатацию и следить за её качеством во времени (MLOps).