[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-machine-learning":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":179},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":107,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":108,"related":128,"views_count":176,"helpful_yes_count":111,"helpful_no_count":111,"created_at":177,"updated_at":178,"published_at":17},260,"machine-learning",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Машинное обучение","Подход, при котором программа не пишется вручную, а обучается решать задачу на размеченных или неразмеченных данных.","Машинное обучение — это способ программирования, в котором инженер не записывает правила вручную, а даёт алгоритму данные и целевую функцию. Алгоритм сам подбирает параметры модели так, чтобы хорошо предсказывать ответ. Это работает там, где правил слишком много, чтобы их перечислить: распознавание изображений, перевод, рекомендации.","\u003Cp>Машинное обучение — основной рабочий инструмент современного искусственного интеллекта. 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.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Три больших семейства\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Обучение с учителем\u003C\u002Fstrong> — модель видит пары «вход → правильный ответ». Так учатся классификаторы и регрессионные модели.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Обучение без учителя\u003C\u002Fstrong> — модель ищет структуру в данных сама: кластеры, выбросы, скрытые признаки.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Обучение с подкреплением\u003C\u002Fstrong> — модель действует в среде, получает награду или штраф и постепенно улучшает стратегию.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Что нужно для проекта по машинному обучению\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Данные — качество и количество чаще важнее выбора модели.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Целевая метрика, по которой будет понятно «лучше или хуже».\u003C\u002Fli>\u003Cli>Обучающая, проверочная и тестовая выборки, чтобы не переобучиться.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Способ выкатить модель в эксплуатацию и следить за её качеством во времени (MLOps).\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Есть большой объём данных и задача с понятным ответом\u003C\u002Fli>\u003Cli>Правила слишком сложны, чтобы их записать руками\u003C\u002Fli>\u003Cli>Можно жить с тем, что ответ будет вероятностный, а не гарантированный\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Задача решается простой формулой или таблицей — машинное обучение тут только усложнит проект\u003C\u002Fli>\u003Cli>Цена ошибки очень высока и нет права на нестабильный ответ (например, банки, медицина — нужны дополнительные слои контроля)\u003C\u002Fli>\u003Cli>Данных физически мало или они плохого качества\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Команда по борьбе с мошенничеством не пишет правила «если перевод больше 50 000 рублей в незнакомую страну — заблокировать». Вместо этого она собирает миллионы операций с метками «обычная» и «мошенническая» и обучает модель, которая сама находит подозрительные сочетания признаков. Когда мошенники меняют тактику, модель переобучают на свежих данных.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Прежде чем браться за машинное обучение, проверьте, нельзя ли решить задачу простым правилом или запросом к базе данных. Очень часто 80% эффекта достигается без обучения моделей, а модель добавляет только обслуживание и стоимость. Машинное обучение стоит брать, когда простые подходы упираются в потолок и виден понятный потенциал улучшения.\u003C\u002Fp>","машинное обучение, обучение моделей на данных, ML, machine learning","Machine Learning (ML)","Машинное обучение (ML): что это и как работает | Shtab","Машинное обучение — обучение программ решать задачи на данных. Виды (с учителем, без учителя, с подкреплением), что нужно для ML-проекта, когда применять.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},10,"ai","#a855f7",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Искусственный интеллект","Терминология ИИ и больших языковых моделей: машинное обучение, нейросети, LLM, эмбеддинги, промптинг, RAG, агенты, MLOps, безопасность и этика моделей.",[93,99],{"id":61,"slug":94,"kind":94,"hex":95,"order":61,"translations":96},"methodology","#5e79ec",{"ru":97},{"title":98},"Методология",{"id":100,"slug":101,"kind":102,"hex":87,"order":103,"translations":104},36,"ai-foundation","other",90,{"ru":105},{"title":106},"Основы ИИ","М",[109,116,122],{"id":110,"order":111,"translations":112},1489,0,{"ru":113},{"question":114,"answer":115},"Чем машинное обучение отличается от обычного программирования?","\u003Cp>В обычном программировании человек пишет правила: «если А — делай Б». В машинном обучении человек даёт данные и метрику, а правила находит сам алгоритм во время обучения. Поэтому машинное обучение особенно полезно там, где правил слишком много или они меняются со временем.\u003C\u002Fp>",{"id":117,"order":61,"translations":118},1490,{"ru":119},{"question":120,"answer":121},"Сколько данных нужно для обучения модели?","\u003Cp>Зависит от задачи. Для простой классификации хватает сотен примеров на класс, для нейросетей — обычно десятки тысяч, для больших языковых моделей — миллиарды документов. Главный признак нехватки данных — модель плохо работает на новых примерах, хотя на обучающих показывала хорошие цифры.\u003C\u002Fp>",{"id":123,"order":21,"translations":124},1491,{"ru":125},{"question":126,"answer":127},"Что такое переобучение?","\u003Cp>Это ситуация, когда модель «выучила» обучающую выборку наизусть, но плохо работает на новых данных. Лечится отдельной проверочной выборкой, регуляризацией и упрощением модели. Главный сигнал переобучения — большая разница между качеством на обучении и на тесте.\u003C\u002Fp>",{"parent":129,"child":136,"related":158},[130],{"id":131,"slug":86,"translations":132},259,{"ru":133},{"title":134,"short_definition":135},"Искусственный интеллект (ИИ)","Раздел компьютерных наук о системах, которые решают задачи, обычно требующие человеческого разума: распознавание, перевод, рассуждение, принятие решений.",[137,144,151],{"id":138,"slug":139,"translations":140},287,"mlops",{"ru":141},{"title":142,"short_definition":143},"MLOps (эксплуатация ML-моделей)","Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.",{"id":145,"slug":146,"translations":147},261,"deep-learning",{"ru":148},{"title":149,"short_definition":150},"Глубокое обучение","Раздел машинного обучения, использующий многослойные нейросети для работы с изображениями, текстом, звуком и другими сложными данными.",{"id":152,"slug":153,"translations":154},263,"reinforcement-learning",{"ru":155},{"title":156,"short_definition":157},"Обучение с подкреплением","Подход, в котором агент действует в среде, получает награды и штрафы и постепенно учится стратегии, максимизирующей суммарную награду.",[159,166,173],{"id":160,"slug":161,"translations":162},317,"regression-analysis",{"ru":163},{"title":164,"short_definition":165},"Регрессионный анализ","Метод количественной оценки связи между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми.",{"id":167,"slug":168,"translations":169},291,"predictive-analytics",{"ru":170},{"title":171,"short_definition":172},"Предсказательная аналитика","Использование статистики и машинного обучения для прогноза будущих событий и значений показателей.",{"id":138,"slug":139,"translations":174},{"ru":175},{"title":142,"short_definition":143},99,"2026-05-11T19:55:45.372147+03:00","2026-05-11T19:55:45.372163+03:00",[180,211,226],{"id":181,"slug":182,"translations":183,"category":188,"tags":191,"letter":209,"cover":17,"updated_at":210,"published_at":17},282,"mcp",{"ru":184},{"title":185,"short_definition":186,"translation_en":187},"MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)","Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.","Model Context Protocol (MCP)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":189},{"ru":190},{"title":90,"description":91},[192,201],{"id":193,"slug":194,"kind":195,"hex":196,"order":197,"translations":198},37,"llm","framework","#7c5ce6",91,{"ru":199},{"title":200},"LLM",{"id":202,"slug":203,"kind":204,"hex":95,"order":205,"translations":206},40,"ai-tool","tool",94,{"ru":207},{"title":208},"Инструмент ИИ","M","2026-05-11T19:55:53.687297+03:00",{"id":138,"slug":139,"translations":212,"category":215,"tags":218,"letter":209,"cover":17,"updated_at":225,"published_at":17},{"ru":213},{"title":142,"short_definition":143,"translation_en":214},"MLOps",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":216},{"ru":217},{"title":90,"description":91},[219,222],{"id":61,"slug":94,"kind":94,"hex":95,"order":61,"translations":220},{"ru":221},{"title":98},{"id":202,"slug":203,"kind":204,"hex":95,"order":205,"translations":223},{"ru":224},{"title":208},"2026-05-11T19:55:55.482827+03:00",{"id":227,"slug":228,"translations":229,"category":234,"tags":237,"letter":244,"cover":17,"updated_at":245,"published_at":17},278,"rag",{"ru":230},{"title":231,"short_definition":232,"translation_en":233},"RAG (поиск с дополнением генерации)","Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.","Retrieval-Augmented Generation (RAG)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":235},{"ru":236},{"title":90,"description":91},[238,241],{"id":193,"slug":194,"kind":195,"hex":196,"order":197,"translations":239},{"ru":240},{"title":200},{"id":202,"slug":203,"kind":204,"hex":95,"order":205,"translations":242},{"ru":243},{"title":208},"R","2026-05-11T19:55:52.147205+03:00"]