Що таке машинне навчання і коли воно вперше з'явилося?
Машинне навчання (ML) - це область досліджень, присвячена розумінню та побудові методів, які "навчаються" - тобто методів, які використовують дані для поліпшення продуктивності деяких завдань. Вона розглядається як частина штучного інтелекту.

Алгоритми машинного навчання будують модель на основі зразкових даних, відомих як дані навчання, для того, щоб робити прогнози або рішення, не будучи явно запрограмованими для цього. Алгоритми машинного навчання використовуються в широкому діапазоні застосувань, таких як медицина, фільтрація електронної пошти, розпізнавання мови, сільське господарство та комп'ютерне бачення, де складно або неможливо розробити звичайні алгоритми для виконання необхідних завдань.

Підсумок машинного навчання тісно пов'язаний з обчислювальною статистикою, яка зосереджена на прогнозуванні за допомогою комп'ютерів, але не все машинне навчання є статистичним навчанням. Вивчення математичної оптимізації доставляє методи, теорію та області застосування в галузі машинного навчання. Видобуток даних - це пов'язана з нею галузь дослідження, що зосереджується на дослідницькому аналізі даних за допомогою неупередженого навчання.

Деякі реалізації машинного навчання використовують дані та нейронні мережі таким чином, що імітують роботу біологічного мозку.

У своєму застосуванні в бізнес-проблемах машинне навчання також називається прогнозованою аналітикою.

Огляд
Алгоритми навчання працюють на підставі того, що стратегії, алгоритми та висновки, які працювали добре в минулому, ймовірно, продовжать працювати добре в майбутньому. Ці висновки можуть бути очевидними, наприклад, «оскільки сонце сходить щоранку протягом останніх 10 000 днів, воно, ймовірно, сходить і завтра вранці». Вони можуть бути нюансовані, наприклад, "X% сімей мають географічно окремі види з варіантами кольору, тому є Y% шанс, що існують нерозкриті чорні лебеди".

Програми машинного навчання можуть виконувати завдання, не будучи явно запрограмованими для цього. Вона передбачає, що комп'ютери навчаються на основі наданих даних, щоб вони виконували певні завдання. Для простих завдань, призначених для комп'ютерів, можна запрограмувати алгоритми, які говорять машині про те, як виконувати всі кроки, необхідні для вирішення проблеми; з комп'ютерної сторони навчання не потрібно. Для більш просунутих завдань людині може бути складно створювати потрібні алгоритми вручну. На практиці це може виявитися більш ефективним, щоб допомогти машині розробити свій власний алгоритм, а не мати людських програмістів, щоб вказати кожен необхідний крок.

Дисципліна машинного навчання використовує різні підходи, щоб навчити комп'ютери виконувати завдання, де немає повністю задовільного алгоритму. У випадках, коли існує величезна кількість потенційних відповідей, одним з підходів є позначення деяких правильних відповідей як дійсних. Це потім може бути використано як навчальні дані для комп'ютера, щоб поліпшити алгоритм (або алгоритми), який він використовує для визначення правильних відповідей. Наприклад, для підготовки системи до завдання цифрового розпізнавання символів часто використовувався набір даних MNIST ручних цифр.

Історія та відносини з іншими областями
Див. також: Тимчасова лінія машинного навчання
Термін «машинне навчання» був винайдений в 1959 році Артуром Самуелем, співробітником IBM і піонером в області комп'ютерних ігор і штучного інтелекту. Синоніми самонавчання комп'ютерів також використовувалися в цей період часу.

На початку 1960-х років компанія Raytheon розробила експериментальну «машину для навчання» з пам'яттю з розбитою стрічкою під назвою CyberTron для аналізу сонарних сигналів, електрокардіограм та мовних зразків, використовуючи примітивне навчання підсилення. Вона була неодноразово «тренована» людиною-оператором/викладачем для розпізнавання закономірностей і обладнана кнопкою «гоф», щоб змусити її переоцінювати неправильні рішення. Представницькою книгою про дослідження машинного навчання в 1960-х роках була книга Нільссона про навчання машин, яка в основному стосувалася машинного навчання для класифікації моделей. Інтерес, пов'язаний з розпізнаванням зразків, продовжувався в 1970-х роках, як це описали Дуда і Харт в 1973 році. У 1981 році був опублікований звіт про використання стратегій викладання, щоб нейронна мережа навчилася розпізнавати 40 символів (26 букв, 10 цифр і 4 спеціальні символи) з комп'ютерного терміналу.

Том М. Мітчелл дав широко цитоване, більш формальне визначення алгоритмів, що вивчаються в галузі машинного навчання: «Відомо, що комп'ютерна програма вчиться на досвіді E стосовно деякого класу завдань T і вимірює продуктивність P, якщо її продуктивність на завданнях в T, як вимірюється P, покращується з досвідом E.» Алан Тюрінг у своїй роботі «Обчислювальні машини та інтелект» поставив питання: «Чи можуть машини мислити?» Замінюється питанням: «Чи можуть машини робити те, що ми (як мислення) можемо зробити? «

Сучасне машинне навчання має дві мети: одна - класифікувати дані на основі моделей, які були розроблені, а інша - робити прогнози для майбутніх результатів на основі цих моделей. Гіпотетичний алгоритм, специфічний для класифікації даних, може використовувати комп'ютерне бачення родимки в поєднанні з наглядовим навчанням, щоб навчити його класифікувати ракові родимки. Алгоритм машинного навчання для торгівлі акціями може інформувати
Машинне навчання - це галузь штучного інтелекту, що займається розумінням та розробкою методів, які навчаються", тобто методів, які використовують дані для поліпшення продуктивності набору завдань. Алгоритми машинного навчання будують модель з зразкових даних, відомих як дані навчання, для того, щоб робити прогнози або рішення, не будучи явно запрограмованими для цього. Вперше він з'явився в 1960-х роках.