Розділ 13.4: Машинне та глибоке навчання: нейронні мережі, дерева рішень і випадкові ліси

Машинне навчання та глибоке навчання — це дві підсфери штучного інтелекту, які зробили революцію в аналітиці даних. Машинне навчання стосується використання алгоритмів для вивчення шаблонів у даних і прийняття прогнозів або рішень на основі цих шаблонів. Глибоке навчання — це складніша форма машинного навчання, яка використовує багаторівневі нейронні мережі для аналізу великих наборів даних і визначення детальніших шаблонів.

Історію машинного навчання можна простежити до 1950-х і 1960-х років, коли перші піонери, такі як Артур Самуель і Френк Розенблат, розробили алгоритми, які могли навчатися на основі даних. Однак лише в 1990-х роках машинне навчання почало набувати широкого поширення та популярності завдяки появі більш потужних комп’ютерів і наявності великих наборів даних.

Глибоке навчання, з іншого боку, є відносно новою сферою, яка сягає своїм корінням у 1980-ті роки, коли дослідники почали експериментувати з нейронними мережами, які мали кілька рівнів. Однак лише на початку 2010-х років завдяки проривам у алгоритмах, обладнанні та доступності даних глибоке навчання набуло справжнього розвитку. Сьогодні глибоке навчання використовується в широкому спектрі додатків, від розпізнавання зображень і мови до обробки природної мови та автономних транспортних засобів.

Деякі з найпоширеніших типів машинного навчання та алгоритмів глибокого навчання включають дерева рішень, випадкові ліси та нейронні мережі. Дерева рішень — це алгоритми, які моделюють рішення та їхні можливі наслідки в деревоподібній структурі. Випадкові ліси — це тип алгоритму дерева рішень, який використовує кілька дерев рішень для більш точного прогнозування. Нейронні мережі, з іншого боку, моделюються за структурою людського мозку та здатні вивчати складні закономірності в даних.

Загалом машинне та глибоке навчання зробили революцію в галузі аналітики даних і дозволили компаніям і організаціям приймати більш обґрунтовані рішення на основі великих і складних наборів даних. Оскільки технології продовжують розвиватися, цілком імовірно, що машинне та глибоке навчання стануть ще потужнішими та поширенішими в найближчі роки.