Что такое машинное обучение (Machine Learning)?

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это подход к созданию программ, при котором модель выводит правила из данных сама, вместо того чтобы разработчик прописывал их вручную. Разработчик готовит данные и выбирает алгоритм, а закономерности модель находит в процессе обучения.

Классический пример — фильтр спама. Написать вручную все правила «что такое спам» невозможно: они меняются каждую неделю. Вместо этого модели показывают десятки тысяч писем с пометками «спам» / «не спам», и она сама выясняет, какие признаки на это указывают.

Обучение бывает с учителем (данные размечены заранее: цена квартиры, диагноз, категория письма), без учителя (модель ищет структуру в неразмеченных данных — например, сегменты клиентов) и с подкреплением (модель учится на вознаграждении за удачные действия).

Пример

Прогноз оттока клиентов: на исторических данных о поведении пользователей модель учится оценивать вероятность, что конкретный клиент уйдёт в ближайший месяц.

Связанные термины

Искусственный интеллект (AI, ИИ) — это область компьютерных наук и набор технологий, которые позволяют программам решать задачи, обычно требующие человеческого мышления: распознавать образы, понимать текст, делать прогнозы и принимать решения.

Neural Network

Нейросеть — это математическая модель из слоёв связанных между собой «нейронов», каждый из которых умножает входные числа на веса и передаёт результат дальше. Обучение нейросети — это подбор миллионов таких весов, чтобы выход модели совпадал с правильным ответом.

Fine-tuning

Fine-tuning — это дообучение уже готовой модели на своём наборе примеров, чтобы она усвоила нужный стиль, формат ответа или узкую предметную специфику. Веса модели при этом меняются — получается ваша собственная версия модели.

Data Analytics

Аналитика данных — это работа с данными компании ради ответов на конкретные вопросы бизнеса: почему упали продажи, какие клиенты уходят, какой канал привлечения окупается. Данные собирают, очищают, анализируют и превращают в понятные выводы и рекомендации.

pandas

pandas — библиотека Python для работы с табличными данными. Её основной объект, DataFrame, — это таблица со строками и столбцами, которую можно фильтровать, группировать, объединять и считать по ней метрики несколькими строками кода.