Strojové učenie (ML) 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. Algoritmy ML sú navrhnuté tak, aby analyzovali a interpretovali zložité vzorce a vzťahy v údajoch a potom tieto znalosti použili na vytváranie informovaných predpovedí alebo prijímanie akcií.
Vo svojom jadre ML zahŕňa vytváranie matematických modelov, ktoré sa môžu učiť z údajov a časom zlepšovať ich výkon. Tieto modely sú trénované pomocou veľkého množstva označených údajov, kde je známy požadovaný výstup alebo výsledok. Analýzou týchto údajov môžu algoritmy ML identifikovať vzory a vzťahy, ktoré im umožňujú zovšeobecniť svoje znalosti a robiť presné predpovede na nových, neviditeľných údajoch.
Existuje niekoľko typov algoritmov ML, z ktorých každý má svoje silné stránky a aplikácie. Riadené učenie je bežný prístup, pri ktorom sa algoritmus trénuje pomocou označených údajov, čo znamená, že požadovaný výstup sa poskytuje spolu so vstupnými údajmi. Napríklad v systéme klasifikácie spamových e-mailov by sa algoritmus trénoval pomocou súboru údajov e-mailov označených buď ako spam, alebo nie. Analýzou charakteristík týchto e-mailov sa algoritmus môže naučiť rozlišovať medzi týmito dvoma kategóriami a podľa toho klasifikovať nové, neviditeľné e-maily.
Učenie bez dozoru na druhej strane zahŕňa trénovacie algoritmy na neoznačených údajoch, kde požadovaný výstup nie je známy. Cieľom je objaviť skryté vzorce alebo štruktúry v údajoch. Algoritmy klastrovania môžu napríklad zoskupovať podobné dátové body na základe ich vlastností alebo charakteristík. To môže byť užitočné pri segmentácii zákazníkov, kde algoritmus dokáže identifikovať odlišné skupiny zákazníkov s podobnými preferenciami alebo správaním.
Ďalším dôležitým typom algoritmu ML je posilnenie učenia. V tomto prístupe sa agent učí interagovať s prostredím a maximalizovať signál odmeny podnikaním akcií. Agent dostáva spätnú väzbu vo forme odmien alebo pokút na základe svojich činov a túto spätnú väzbu využíva na osvojenie si optimálnej politiky alebo stratégie. Posilňovacie vzdelávanie bolo úspešne aplikované v rôznych oblastiach, ako je robotika a hranie hier. Napríklad AlphaGo, vyvinutý spoločnosťou DeepMind, použil učenie posilňovania na porazenie svetového šampióna Go.
Algoritmy ML možno tiež kategorizovať na základe ich štýlu učenia. Dávkové učenie zahŕňa trénovanie algoritmu na pevnom súbore údajov a následné použitie naučeného modelu na predpovedanie nových údajov. Online učenie na druhej strane umožňuje algoritmu neustále aktualizovať svoj model, keď sú k dispozícii nové údaje. To je užitočné najmä v scenároch, kde sú údaje dynamické a menia sa v priebehu času.
ML má širokú škálu aplikácií v rôznych odvetviach. V zdravotníctve môžu algoritmy ML analyzovať lekárske snímky s cieľom odhaliť choroby alebo predpovedať výsledky pacientov. Vo financiách možno ML použiť na odhaľovanie podvodov, predikciu akciového trhu a úverové hodnotenie. ML sa používa aj v systémoch odporúčaní, ako sú napríklad systémy používané online predajcami a streamovacími službami, na prispôsobenie obsahu a zlepšenie používateľského zážitku.
ML je podoblasť AI, ktorá sa zameriava na vývoj algoritmov a modelov, ktoré sa dokážu učiť z údajov a robiť predpovede alebo rozhodnutia. Zahŕňa tréningové modely využívajúce označené alebo neoznačené údaje na identifikáciu vzorov a vzťahov, ktoré sa potom môžu použiť na vytváranie informovaných predpovedí alebo prijímanie akcií. ML má rôzne typy algoritmov, vrátane riadeného, nekontrolovaného a posilňovacieho učenia, pričom každý má svoje silné stránky a aplikácie. ML našiel široké využitie v mnohých odvetviach, čo umožňuje pokrok v zdravotníctve, financiách, systémoch odporúčaní a mnohých ďalších oblastiach.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- 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?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning