Машинное обучение

Machine Learning

• Definition: A subset of Artificial Intelligence that involves training algorithms to learn from data and make predictions or decisions without being explicitly programmed.
• Types:
  • Supervised Learning: The algorithm is trained on labeled data to learn a mapping between input and output.
  • Unsupervised Learning: The algorithm is trained on unlabeled data to discover patterns or structure.
  • Reinforcement Learning: The algorithm learns by interacting with an environment and receiving feedback in the form of rewards or penalties.
• Key Concepts:
  • Model Training: The process of training a machine learning algorithm on a dataset.
  • Overfitting: When a model is too complex and performs well on the training data but poorly on new, unseen data.
  • Bias-Variance Tradeoff: The tradeoff between the error introduced by simplifying a model (bias) and the error introduced by fitting the noise in the data (variance).

Computer Vision

• Definition: A field of study focused on enabling computers to interpret and understand visual information from the world.
• Key Concepts:
  • Image Processing: The process of manipulating and transforming images to extract useful information.
  • Object Detection: The task of locating and identifying objects within an image or video.
  • Image Segmentation: The process of dividing an image into its constituent parts or objects.
• Applications:
  • Image Recognition: Identifying objects, people, or scenes within an image.
  • Facial Recognition: Identifying individuals based on their facial features.
  • Autonomous Vehicles: Using computer vision to enable self-driving cars to navigate and respond to their environment.

Robotics

• Definition: The field of study focused on designing and building robots that can perform tasks that typically require human intelligence.
• Key Concepts:
  • Robot Perception: The ability of a robot to perceive its environment through sensors and cameras.
  • Robot Action: The ability of a robot to perform actions in its environment, such as movement or manipulation.
  • Robot Learning: The ability of a robot to learn from experience and adapt to new situations.
• Applications:
  • Industrial Automation: Using robots to perform repetitive tasks in manufacturing and production.
  • Service Robotics: Using robots to perform tasks that provide a service to humans, such as cleaning or cooking.
  • Human-Robot Interaction: Developing robots that can interact with humans in a natural and intuitive way.

Машиное Обучение

• Определение: Подмножество ИИ, которое заключается в обучении алгоритмов на основе данных для makenа предсказаний или принятия решений без явного программирования.
• Типы:
  • Обучение с учителем: Алгоритм обучается на помеченных данных для создания соответствия между входом и выходом.
  • Обучение без учителя: Алгоритм обучается на непомеченных данных для обнаружения паттернов или структуры.
  • Обучение с подкреплением: Алгоритм учится, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде наград или штрафов.
• Ключевые понятия:
  • Обучение модели: Процесс обучения алгоритма машинного обучения на наборе данных.
  • Переобучение: Ситуация, когда модель слишком сложна и хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых, незнакомых данных.
  • Компромисс между смещением и дисперсией: Стоимость между ошибкой, вносимой упрощением модели (смещением), и ошибкой, вносимой.fitировкой шума в данных (дисперсией).

Компьютерное Зрение

• Определение: Область исследования, которая фокусируется на позволяющем компьютерам интерпретировать и понимать визуальную информацию из мира.
• Ключевые понятия:
  • Обработка изображений: Процесс манипулирования и преобразования изображений для извлечения полезной информации.
  • Обнаружение объектов: Задача обнаружения и идентификации объектов в изображении или видео.
  • Сегментация изображений: Процесс разделения изображения на его составляющие части или объекты.
• Приложения:
  • Распознавание изображений: Идентификация объектов, людей или сцен в изображении.
  • Распознавание лиц: Идентификация индивидуумов на основе их лицевых признаков.
  • Автономные транспортные средства: Использование компьютерного зрения для позволяющем автономным транспортным средствам плавать и реагировать на окружающую среду.

Робототехника

• Определение: Область исследования, которая фокусируется на проектировании и создании роботов, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческой интеллекта.
• Ключевые понятия:
  • Восприятие робота: Способность робота воспринимать свою окружающую среду через сенсоры и камеры.
  • Действие робота: Способность робота выполнять действия в своей окружающей среде, такие как движение или манипулирование.
  • Обучение робота: Способность робота учиться из опыта и адаптироваться к новым ситуациям.
• Приложения:
  • Автоматизация промышленности: Использование роботов для выполнения повторяющихся задач в производстве и изготовлении.
  • Сервисная робототехника: Использование роботов для выполнения задач, которые предоставляют услугу людям, таких как уборка или приготовление пищи.
  • Взаимодействие человека и робота: Разработка роботов, которые могут взаимодействовать с людьми естественным и интуитивным образом.

Машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта, которое涉ляет тренировку алгоритмов для обучения от данных и принятия решений без явной программирования. Оно включает в себя такие типы, как обучение с учителем, без учителя и подкреплением.