Это направление искусственного интеллекта называется машинным обучением. Машинное обучение - это процесс, при котором компьютерные системы получают данные и извлекают из них закономерности с целью обучения и предсказания. Существует несколько основных методов машинного обучения, включая обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
В обучении с учителем модель обучается на помеченных данных, где каждому примеру соответствует правильный ответ. Например, в задаче распознавания изображений компьютеру предоставляются изображения с соответствующими ярлыками, указывающими, что на изображении изображено. Модель обучается на этих данных и стремится предсказать правильный ярлык для новых, неизвестных изображений.
В обучении без учителя модель работает с не помеченными данными, то есть данные не содержат ярлыков или правильных ответов. Модель ищет внутренние закономерности в данных и группирует их по каким-то признакам. Например, в задаче кластеризации компьютер может сгруппировать данные в разные категории на основе их сходства.
Наконец, в обучении с подкреплением модель обучается на основе наград и штрафов, которые она получает за каждое действие. Целью модели является акклиматизация кумулятивной награды в результате последовательности действий. Например, в задаче обучения компьютерной программы играть в игру, модель учится принимать оптимальные решения, чтобы достичь наилучших результатов в игре.
Таким образом, машинное обучение играет важную роль в развитии современных технологий и искусственного интеллекта, позволяя компьютерным системам изучать и адаптироваться к данным без явного программирования.