Основа: Алгоритми, які дозволяють комп’ютерам навчатися на даних без явного програмування.

Принцип дії: Системи аналізують величезні обсяги даних, виявляють закономірності та на їх основі роблять прогнози або приймають рішення.

Види:

• Навчання з учителем: Алгоритм навчається на даних з відомими правильними відповідями (наприклад, класифікація зображень).

• Навчання без учителя: Алгоритм виявляє приховані структури в даних без наявності міток (наприклад, кластеризація).

• Підкріплене навчання: Алгоритм навчається шляхом взаємодії з середовищем, отримуючи винагороди або покарання за свої дії (наприклад, гра в шахи).

Основа: Підмножина машинного навчання, натхненна будовою людського мозку – нейронними мережами.

Принцип дії: Штучні нейронні мережі складаються з великої кількості шарів, які обробляють дані послідовно.

Застосування: Розпізнавання зображень та мови, генерація тексту та зображень, обробка природної мови.

Основа: Наука про взаємодію комп’ютерів і людської мови.

Завдання: Розуміння, інтерпретація та генерація людської мови.

Приклади: Машинний переклад, аналіз настроїв, чат-боти, пошукові системи.

Основа: Наука, яка надає комп’ютерам здатність «бачити» і розуміти візуальну інформацію.

Завдання: Аналіз зображень і відео для виявлення об’єктів, розпізнавання облич, відстеження руху.

Застосування: Автопілоти, системи безпеки, медична діагностика.