Strojno učenje (ML) je podpodročje umetne inteligence (AI), ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov, ki računalnikom omogočajo učenje in sprejemanje napovedi ali odločitev, ne da bi bili izrecno programirani. Algoritmi ML so zasnovani za analizo in razlago zapletenih vzorcev in odnosov v podatkih, nato pa to znanje uporabijo za informirane napovedi ali ukrepanje.
V svojem bistvu ML vključuje ustvarjanje matematičnih modelov, ki se lahko učijo iz podatkov in sčasoma izboljšajo svojo učinkovitost. Ti modeli se usposabljajo z uporabo velikih količin označenih podatkov, kjer je želeni izhod ali rezultat znan. Z analizo teh podatkov lahko algoritmi ML identificirajo vzorce in razmerja, ki jim omogočajo, da posplošijo svoje znanje in podajo natančne napovedi o novih, še nevidenih podatkih.
Obstaja več vrst algoritmov ML, vsak ima svoje prednosti in aplikacije. Nadzorovano učenje je pogost pristop, pri katerem se algoritem uri z uporabo označenih podatkov, kar pomeni, da je želeni rezultat zagotovljen skupaj z vhodnimi podatki. Na primer, v sistemu za razvrščanje neželene e-pošte bi se algoritem učil z uporabo podatkovnega niza e-poštnih sporočil, označenih kot vsiljena pošta ali ne. Z analizo značilnosti teh e-poštnih sporočil se lahko algoritem nauči razlikovati med obema kategorijama in ustrezno razvrsti nova, nevidena e-poštna sporočila.
Nenadzorovano učenje po drugi strani vključuje urjenje algoritmov na neoznačenih podatkih, kjer želeni rezultat ni znan. Cilj je odkriti skrite vzorce ali strukture v podatkih. Algoritmi združevanja v gruče lahko na primer združijo podobne podatkovne točke na podlagi njihovih funkcij ali značilnosti. To je lahko uporabno pri segmentaciji strank, kjer lahko algoritem identificira različne skupine strank s podobnimi preferencami ali vedenjem.
Druga pomembna vrsta algoritma ML je učenje z okrepitvijo. Pri tem pristopu se agent nauči interakcije z okoljem in maksimizira znak nagrade z dejanji. Agent prejme povratne informacije v obliki nagrad ali kazni glede na svoja dejanja in jih uporabi za učenje optimalne politike ali strategije. Učenje s krepitvijo se je uspešno uporabljalo na različnih področjih, kot sta robotika in igranje iger. Na primer, AlphaGo, ki ga je razvil DeepMind, je uporabil okrepljeno učenje, da je premagal svetovnega prvaka Go igralca.
Algoritme ML je mogoče kategorizirati tudi glede na njihov stil učenja. Paketno učenje vključuje urjenje algoritma na fiksnem naboru podatkov in nato uporabo naučenega modela za napovedovanje novih podatkov. Po drugi strani pa spletno učenje omogoča, da algoritem stalno posodablja svoj model, ko so na voljo novi podatki. To je še posebej uporabno v scenarijih, kjer so podatki dinamični in se s časom spreminjajo.
ML ima široko paleto aplikacij v različnih panogah. V zdravstvu lahko algoritmi ML analizirajo medicinske slike za odkrivanje bolezni ali napovedovanje rezultatov bolnikov. V financah se lahko ML uporablja za odkrivanje goljufij, napovedovanje borznega trga in kreditno točkovanje. ML se uporablja tudi v priporočilnih sistemih, kot so tisti, ki jih uporabljajo spletni trgovci na drobno in storitve pretakanja, za prilagajanje vsebine in izboljšanje uporabniške izkušnje.
ML je podpodročje umetne inteligence, ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov, ki se lahko učijo iz podatkov in dajejo napovedi ali odločitve. Vključuje modele usposabljanja z uporabo označenih ali neoznačenih podatkov za prepoznavanje vzorcev in odnosov, ki jih je nato mogoče uporabiti za informirane napovedi ali ukrepanje. ML ima različne vrste algoritmov, vključno z nadzorovanim, nenadzorovanim učenjem in učenjem z okrepitvijo, od katerih ima vsak svoje prednosti in aplikacije. ML je našel široko uporabo v številnih panogah, kar omogoča napredek v zdravstvu, financah, sistemih priporočil in številnih drugih področjih.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning