Розмір шрифта: 

У роботі розглянуто основні алгоритми машинного навчання та їх роль у сучасних інформаційних технологіях. Проведено класифікацію алгоритмів за типами навчання: з учителем, без учителя та з підкріпленням. Проаналізовано принципи роботи найпоширеніших алгоритмів, таких як лінійна регресія, дерева рішень та метод k-середніх. Визначено їх переваги, недоліки та сфери застосування. Показано, що ефективність алгоритмів значною мірою залежить від якості даних та вибору моделі.

ALGORITHMS IN MACHINE LEARNING

Abstract:
The paper considers the main algorithms of machine learning and their role in modern information technologies. A classification of algorithms by learning types is presented: supervised, unsupervised, and reinforcement learning. The principles of operation of the most common algorithms, such as linear regression, decision trees, and k-means, are analyzed. Their advantages, disadvantages, and areas of application are identified. It is shown that the efficiency of algorithms largely depends on data quality and model selection.

Машинне навчання; алгоритми; класифікація; регресія; кластеризація; аналіз даних. Machine learning; algorithms; classification; regression; clustering; data analysis.