Алгоритм в машинном обучении — это последовательность шагов или инструкций для решения задачи или вычисления. В машинном обучении алгоритм используется для обучения моделей на основе данных.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Алгоритм машинного обучения (machine learning algorithm): Алгоритм для определения в соответствии с заданными критериями параметров модели машинного обучения по данным.
Пример. Правила для решения одномерной линейной функции: y=w0+w1(x), где y — выход, или результат, x — вход, w0 — смещение, а w1 — вес. В машинном обучении процесс определения смещения и весов для линейной функции известен как линейная регрессия.
[ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный интеллект.]
Алгоритмы машинного обучения (Machine learning algorithms) – это фрагменты кода, которые помогают пользователям исследовать и анализировать сложные наборы данных и находить в них смысл или закономерность. Каждый алгоритм – это конечный набор однозначных пошаговых инструкций, которые компьютер может выполнять для достижения определенной цели. В модели машинного обучения цель заключается в том, чтобы установить или обнаружить закономерности, с помощью которых пользователи могут создавать прогнозы либо классифицировать информацию. В алгоритмах машинного обучения используются параметры, основанные на учебных данных (подмножество данных, представляющее более широкий набор). При расширении учебных данных для более реалистичного представления мира с помощью алгоритма вычисляются более точные результаты. В различных алгоритмах применяются разные способы анализа данных. Они часто группируются по методам машинного обучения, в рамках которых используются: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. В наиболее популярных алгоритмах для прогнозирования целевых категорий, поиска необычных точек данных, прогнозирования значений и обнаружения сходства используются регрессия и классификация.
[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/ А. Ю. Чесалов — «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]
Алгоритм машинного обучения (machine learning algorithm) — алгоритм определения параметров модели машинного обучения в соответствии с заданными критериями на основе данных.
Пример. Рассмотрим задачу определения параметров линейной функции с одной переменной, где y — значение функции, x — независимая переменная,
— свободный член (значение функции при x=0) и
— коэффициент. В машинном обучении процесс определения свободного члена и коэффициентов линейной функции известен как линейная регрессия.
[ГОСТ Р 71476-2024. Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта]