Направление в искусственном интеллекте, когда машины получают данные и обучаются на них, называется машинным обучением. Это подразделение искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерным системам самостоятельно учиться и развиваться без явного программирования.
Машинное обучение базируется на идее, что компьютерные программы имеют способность "обучаться" на основе большого объема данных и выявлять закономерности в них, которые позволяют им делать прогнозы или принимать решения. Для этого используются различные методы обучения, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
Основными задачами машинного обучения являются классификация (разделение данных на классы), регрессия (предсказание числовых значений), и кластеризация (разделение данных на группы схожих объектов). Эти методы широко применяются в различных областях, таких как медицина, финансы, маркетинг, аналитика и другие.
Таким образом, машинное обучение играет важную роль в развитии искусственного интеллекта, позволяя машинам эффективно анализировать данные, принимать решения и улучшать свои способности по мере получения нового опыта.