Машинното обучение (ML): Основи и приложения
Машинното обучение (Machine Learning) е ключова под дисциплина на изкуствения интелект (AI), която се занимава с изучаването и разработването на алгоритми, които могат да се „научат“ от данни и да правят точни прогнози на основата на тези данни.
Дълбоко обучение (DL): Основи и приложения
Дълбокото обучение (Deep Learning) е подобласт на машинното обучение, която се фокусира върху използването на невронни мрежи с много слоеве, известни като дълбоки невронни мрежи.
Усилено на обучение (RL): Основи и приложения
Усилeно обучение (Reinforcement Learning) е под домейн на изкуствения интелект, който се фокусира върху обучението на машини да вземат решения.
Надзорно обучение (SL): Основи и приложения
Надзорното обучение (Supervised Learning) е основна категория в машинното обучение, където моделът се обучава върху предварително етикетирани данни.
Ненадзорно обучение (UL): Основи и приложения
Ненадзорно обучение (Unsupervised Learning) е вид машинно обучение, при който компютърните програми учат самостоятелно да откриват и разпознават общи шаблони и характеристики в събраните данни, без да им предоставяме конкретни указания или отговори за справка.