Machine Learning

Машинно обучение е клон на изкуствения интелект, който се фокусира върху разработването на алгоритми и статистически модели, които позволяват на компютрите да изпълняват специфични задачи, без да бъдат експлицитно програмирани за тях. Основната идея е, че системите могат да "учат" от данни, идентифицирайки модели и зависимости, което им позволява да правят прогнози или вземат решения на базата на нова информация. Машинното обучение се разделя на три основни типа: обучение с учител (supervised learning), при което моделът се обучава на етикетирани данни; обучение без учител (unsupervised learning), където данните нямат етикети и моделът трябва сам да открие структурата в тях; и обучение с подсилване (reinforcement learning), което се основава на взаимодействието със средата, където агентът получава награди или наказания за действията си. Машинното обучение намира приложение в различни области, като разпознаване на изображения, обработка на естествен език, предсказателна аналитика и много други.