Машинное обучение (ML) — это подраздел искусственного интеллекта (ИИ), в котором алгоритмы автоматически улучшают свои результаты через анализ данных. В отличие от традиционного программирования, ML-модели «учатся» на примерах, выявляя скрытые паттерны и делая выводы.

Типы обучения в ML:

• С обучением с учителем (Supervised) — модели обучаются на размеченных данных (например, классификация или регрессия).
• Без учителя (Unsupervised) — анализ неразмеченных данных (кластеризация, снижение размерности).
• С подкреплением (Reinforcement) — обучение через взаимодействие со средой и получение обратной связи (например, игры, робототехника).

Ключевые алгоритмы:

• Деревья решений, случайные леса.
• Нейронные сети (включая глубокое обучение).
• Метод опорных векторов (SVM).
• К-ближайших соседей (KNN).

Применение:

• Прогнозирование (финансы, спрос).
• Распознавание изображений и речи.
• Рекомендательные системы.
• Обработка естественного языка (NLP).
• Автономные системы (дроны, автомобили).

Сложности:

• Требует больших объёмов качественных данных.
• Риск переобучения (overfitting) или недообучения (underfitting).
• Этические вопросы: смещения в данных (bias), прозрамость моделей.

Примеры фреймворков: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.

Важно: ML лежит в основе современных технологий — от чат-ботов до медицинской диагностики, но его эффективность зависит от корректности данных и выбора алгоритма.