?????? ?????????? ????????? ????????

В машинном обучении разрабатываются модели и алгоритмы, способные учиться на данных и делать предсказания или суждения без явного программирования. Машинное обучение - это подобласть искусственного интеллекта (ИИ). В машинном обучении используется широкий спектр важных алгоритмов и методик. Список алгоритмов машинного обучения приведен ниже Алгоритм машины опорных векторов, алгоритм классификации "дерево решений", алгоритм "случайный лес", алгоритм логистической регрессии, алгоритм линейной регрессии, алгоритм K-Nearest Neighbor (KNN), алгоритм классификатора Na ve Bayes, алгоритм кластеризации K-Means, алгоритм XG-Boost. Эти алгоритмы используются в самых разных областях, таких как робототехника, маркетинг, здравоохранение и финансы, и составляют основу машинного обучения. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, характеристик данных и доступных вычислительных мощностей.