Представьте, что компьютер — это
любознательный студент, а мы — его преподаватели. То,
КАК мы его учим, и определяет тип машинного обучения.
1. Обучение с учителем (Supervised Learning)
У нас есть ОТВЕТЫ:
Фото кота → "кот"
Фото собаки → "собака"
Компьютер учится на примерах с ответами
«Я покажу тебе примеры с ответами!»
Аналогия:
Ученик + репетитор. Репетитор даёт задачи и сразу показывает правильные ответы.
Как работает:
-
Даём компьютеру данные с метками (вход → правильный выход)
-
Компьютер ищет связь между входом и выходом
-
Находит паттерны и закономерности
Примеры из жизни:
-
📧 Спам-фильтр (письма помечены как «спам»/«не спам»)
-
🏠 Предсказание цен на жилье (площадь → цена)
-
🎨 Распознавание изображений (фото → «кошка», «собака»)
Два основных подтипа:
А) Классификация (Classification)
Ответ: категория
-
«Это кошка или собака?»
-
«Спам это или нет?»
-
«Болеет ли человек?»
Б) Регрессия (Regression)
Ответ: число
-
«Сколько будет стоить эта квартира?»
-
«Какая будет температура завтра?»
-
«Сколько человек посетит сайт?»
Суть: Компьютер учится предсказывать на основе известных примеров.