Ответ: Это описание относится к области, известной как машинное обучение.

Машинное обучение является подполем искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования на каждую задачу.

Давайте рассмотрим основные шаги, которые помогают понять, как работает машинное обучение:

1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения модели. Эти данные могут быть структурированными или неструктурированными и могут поступать из различных источников.
2. Предобработка данных: После сбора данных их нужно подготовить. Это включает в себя очистку данных (удаление ошибок и пропусков), нормализацию и преобразование данных в формат, удобный для анализа.
3. Выбор модели: Следующий шаг - выбор алгоритма машинного обучения, который будет использоваться для построения модели. Существуют различные типы моделей, такие как линейные регрессии, деревья решений, нейронные сети и другие.
4. Обучение модели: На этом этапе выбранная модель обучается на подготовленных данных. Это значит, что алгоритм находит закономерности и зависимости в данных, чтобы затем использовать их для прогнозирования.
5. Оценка модели: После обучения модель необходимо протестировать на новых данных, которые не использовались в процессе обучения. Это позволяет оценить ее эффективность и точность.
6. Тюнинг и улучшение: Если модель показывает недостаточные результаты, могут быть проведены дополнительные настройки (тюнинг гиперпараметров) или используются другие алгоритмы для улучшения качества прогнозов.
7. Развертывание модели: После того как модель продемонстрировала удовлетворительные результаты, ее можно развернуть в реальных приложениях для использования в бизнесе или других сферах.

Таким образом, машинное обучение позволяет создавать системы, которые могут адаптироваться и улучшаться с течением времени, основываясь на новых данных и опыте.