Машинное обучение – отрасль искусственного интеллекта, занимающаяся созданием алгоритмов и статистических моделей, позволяющих компьютерам обучаться. Процесс происходит на основе существующих данных, помогающих машине в дальнейшем предсказывать результаты или принимать решения.

Основные принципы работы машинного обучения:

• Сбор важной информации: данные поступают из крупных источников (датчики, базы данных, всемирная паутина и т.д.);
• изначальная обработка информации: происходит подготовка данных для провождения их пригодности для анализа;
• обучение машинной модели: алгоритм обучается выполнять прогнозы, а также принимать решения, основывающиеся на исходных данных;
• отбор и разработка признаков: модель машинного обучения выбирает максимально значимые моменты в исходных данных. Они существенно влияют на производительность.
• оценка и исправление возможных помарок модели: после обучения нужно оценить качество работы  модели, чтобы определить соответствие желаемым критериям;
• развертывание работы систем искусственного интеллекта и мониторинг: успешное обучение и хорошая оценка позволяет внедрить модель в реальные приложения.

Обучение применяется в различных отраслях, в том числе гемблинг (например, в ВИП казино).

Разновидности обучения
 

Типы методов машинного обучения

• Управляемое: обучение происходит на основе данных с известными ответами. Алгоритм выбирает правильный ответ, человек – контролирует результат;
• неуправляемое: алгоритм самостоятельно выявляет закономерности и особенности данных. Метод подходит для распознавания и понимания речи, а также прогнозирования и автоматизированной обработки данных;
• полу управляемое: используются маркированне и немаркированные данные. Алгоритм работает на основе заданных параметров. Этот метод применяется для обработки данных больших объемов;
• машинное обучение с подкреплением: алгоритм обучается методом проб и ошибок. Напоминает систему вознаграждений в играх, где за правильное действие предполагается бонус.

Системы ИИ используют глубокое обучение - вид искусственного интеллекта и машинного обучения, использующий многослойные искусственные нейронные сети с целью выполнения задач, требующих высокой точности (обнаружение объектов, перевод текста, определение речи).

Примеры использования машинного обучения:

• Социальные сети;
• ритейл;
• здравоохранение;
• финансовые услуги;
• производство.

В современном мире ИИ, а также качественное машинное обучение очень важно.