Машиналық оқытуды қолдану

• 
  Веб-іздеу: сіз нұқуға болатын негізге сәйкес бет.
  
• 
  Есептеу биологиясы: өткен эксперименттер негізінде компьютерде дәрілерді тиімді жобалау.
  
• 
  Қаржы: Несие картасы, кредиттік ұсыныстар бойынша тәуекелді бағалау. Ақшаны қайда салуды қалай шешуге болатын шешу.
  
• 
  Электрондық коммерция: Транзакция алаяқтық жоқ екеніне қарамастан. лиенттердің кетуін болжау.
  
• 
  Ғарыштық зерттеулер: ғарыштық зондтар және радиоастрономия.
  
• 
  Робототехника: жаңа жағдайларда белгісіздікті автономды және здігінен жүретін машина технологиясымен өңдеуге болады.
  
• 
  Ақпарат алу: интернеттегі деректер қоры бойынша сұрақтар, сұраныстар.
  
• 
  Әлеуметтік желілер: Желілік қарым-қатынаста деректерден құндылықтарды алу үшін машиналық оқыту.
  
• 
  Өңдеу: информатика есептерінде қолдану, мысалы, деректерді сұрыптау, өңдеу, талдау жасау.
  

Машиналық оқытудың негізгі элементтері

• 
  Репрезентация: білімді қалай ұсыну керек. Мысалдарға шешім ағаштары, ережелер жиынтығы, даналары, графикалық модельдер, нейрондық желілер, тірек векторлар машиналары, модельдік ансамбльдер және басқалар кіреді.
  
• 
  Бағалау: кандидаттық бағдарламаларды бағалау тәсілі (гипотеза). Мысалдарға дәлдік, болжау және еске салайық, квадраттық ауытқу, ықтималдылық, апостериорлық ықтималдылық, шығындар, маржа, энтропия к-Л дивергенция және басқалар кіреді.
  
• 
  Оңтайландыру: іздеу процесі ретінде белгілі кандидат бағдарламаларды құру тәсілі. Мысалы, комбинаторлық оңтайландыру, дөңес оңтайландыру, шектеулі оңтайландыру.