Strojové učenie je podoblasť umelej inteligencie (AI), ktorá sa zameriava na vývoj algoritmov a modelov, ktoré umožňujú počítačom učiť sa a robiť predpovede alebo rozhodnutia bez toho, aby boli explicitne naprogramované. Je to výkonný nástroj, ktorý umožňuje strojom automaticky analyzovať a interpretovať zložité údaje, identifikovať vzory a robiť informované rozhodnutia alebo predpovede.
Vo svojom jadre strojové učenie zahŕňa použitie štatistických techník, ktoré počítačom umožňujú učiť sa z údajov a zlepšovať ich výkon pri špecifickej úlohe v priebehu času. Dosahuje sa to vytvorením modelov, ktoré dokážu zovšeobecniť údaje a robiť predpovede alebo rozhodnutia na základe nových, neviditeľných vstupov. Tieto modely sú trénované pomocou označených alebo neoznačených údajov v závislosti od typu použitého algoritmu učenia.
Existuje niekoľko typov algoritmov strojového učenia, z ktorých každý je vhodný pre iné typy úloh a údajov. Riadené učenie je jedným z takýchto prístupov, kde sa model trénuje pomocou označených údajov, kde je každý vstup spojený s príslušným výstupom alebo označením. Napríklad v úlohe klasifikácie spamových e-mailov je algoritmus trénovaný pomocou množiny údajov e-mailov označených ako spam alebo nie. Model sa potom naučí klasifikovať nové, neviditeľné e-maily na základe vzorov, ktoré sa naučil z tréningových údajov.
Učenie bez dozoru na druhej strane zahŕňa tréningové modely využívajúce neoznačené údaje. Cieľom je objaviť vzory alebo štruktúru v údajoch bez predchádzajúcej znalosti výstupu alebo štítkov. Klastrovanie je bežná technika učenia bez dozoru, kde algoritmus zoskupuje podobné dátové body na základe ich prirodzených podobností alebo rozdielov.
Ďalším dôležitým typom strojového učenia je posilňovacie učenie. V tomto prístupe sa agent učí interagovať s prostredím a maximalizovať signál odmeny podnikaním akcií. Agent skúma prostredie, dostáva spätnú väzbu vo forme odmien alebo pokút a prispôsobuje svoje akcie tak, aby v priebehu času maximalizoval kumulatívnu odmenu. Tento typ učenia sa úspešne aplikoval na úlohy, ako je hranie hier, robotika a autonómne riadenie.
Strojové učenie má širokú škálu aplikácií v rôznych odvetviach. V zdravotníctve sa môže použiť na predpovedanie výsledkov chorôb, identifikáciu vzorov v lekárskych obrázkoch alebo prispôsobenie plánov liečby. Vo financiách môžu byť algoritmy strojového učenia použité na detekciu podvodov, kreditné skóre a algoritmické obchodovanie. Medzi ďalšie aplikácie patrí spracovanie prirodzeného jazyka, počítačové videnie, systémy odporúčaní a mnohé ďalšie.
Strojové učenie je podoblasť umelej inteligencie, ktorá sa zameriava na vývoj algoritmov a modelov, ktoré umožňujú počítačom učiť sa z údajov a robiť predpovede alebo rozhodnutia. Zahŕňa použitie štatistických techník na trénovanie modelov pomocou označených alebo neoznačených údajov a má rôzne typy algoritmov vhodných pre rôzne úlohy a údaje. Strojové učenie má množstvo aplikácií v rôznych odvetviach, vďaka čomu je účinným nástrojom na riešenie zložitých problémov a rozhodovanie na základe údajov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
- Čo je TensorBoard?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning