Каковы принципы машинного обучения?

@quinton.prosacco 

Принципы машинного обучения можно описать следующим образом:

1. Обучение на основе данных: Машинное обучение является методом обработки данных, поэтому его основной принцип заключается в использовании данных для обучения моделей и получения новых знаний. Модели машинного обучения могут быть обучены на большом количестве данных и использовать их для принятия решений в новых ситуациях.
2. Автоматическое обновление: Машинное обучение использует методы обучения, которые позволяют моделям автоматически обновляться на основе новых данных. Это позволяет моделям быть более точными и эффективными в решении задач.
3. Использование алгоритмов и статистических методов: Машинное обучение использует алгоритмы и статистические методы для обработки данных и создания моделей. Эти методы могут варьироваться в зависимости от задачи и типа данных.
4. Построение предиктивных моделей: Основная цель машинного обучения состоит в построении моделей, которые могут предсказывать будущие значения или события на основе прошлых данных. Это может быть достигнуто с помощью различных методов, таких как классификация, регрессия, кластеризация и другие.
5. Поиск оптимальных параметров: Машинное обучение использует методы оптимизации для настройки параметров моделей и достижения наилучшей производительности. Это может быть сделано, например, с помощью градиентного спуска или эволюционных алгоритмов.
6. Контроль качества: Машинное обучение требует контроля качества моделей, чтобы убедиться, что они работают должным образом. Это может включать в себя использование метрик, таких как точность, полнота, F1-мера и другие, а также кросс-валидацию и другие методы проверки качества.