Нейронная сеть (искусственная нейронная сеть) — это попытка воспроизведения работы человеческого мозга на компьютере при помощи слоев нейронов.
Искусственный интеллект — способность машины или программы находить решения при помощи вычислений.
Во время первых исследований в области ИИ ученые пытались воспроизвести человеческий интеллект для решения конкретных задач — например, игры с человеком. Было введено большое количество правил, которым должен следовать компьютер. На основе этих правил компьютер принимал решения в согласии с конкретным списком возможных действий.
Машинное обучение — это попытка научить компьютеры самостоятельно обучаться на большом количестве данных вместо жестко постулированных правил.
Машинное обучение позволяет компьютерам самостоятельно обучаться. Это возможно благодаря вычислительной мощности современных компьютеров, которые могут легко обрабатывать большие наборы данных.
Контролируемое и неконтролируемое обучение
Контролируемое обучение (обучение с учителем, supervised learning) подразумевает использование помеченных наборов данных, содержащих входные данные и ожидаемые выходные результаты. Когда вы обучаете нейронную сеть с помощью контролируемого обучения, вы подаете как входные данные, так и ожидаемые выходные результаты.
Если результат, генерируемый нейронной сетью, неверен, она скорректирует свои вычисления. Это итерационный процесс, оканчивающийся тогда, когда сеть перестает совершать ошибки.
Примером задачи с контролируемым обучением является предсказание погоды. Нейросеть учится делать прогноз погоды с использованием исторических данных. Обучающие данные включают в себя входные данные (давление, влажность, скорость ветра) и выходные результаты (температура).
Неконтролируемое обучение (обучение без учителя, unsupervised learning) — это машинное обучение с использованием наборов данных без определенной структуры. Когда вы обучаете нейросеть неконтролируемо, она самостоятельно проводит логическую классификацию данных. Примером задачи с неконтролируемым обучением является предсказание поведения посетителей интернет-магазинов. В этом случае сеть не обучается на размеченных даннх. Вместо этого она самостоятельно классифицирует входные данные и отвечает на вопрос, какие пользователи чаще всего покупают различные товары.
