Strojno učenje 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. Je zmogljivo orodje, ki omogoča strojem samodejno analiziranje in razlago kompleksnih podatkov, prepoznavanje vzorcev in sprejemanje premišljenih odločitev ali napovedi.
V svojem bistvu strojno učenje vključuje uporabo statističnih tehnik, ki računalnikom omogočajo učenje iz podatkov in sčasoma izboljšajo svojo učinkovitost pri določeni nalogi. To se doseže z ustvarjanjem modelov, ki lahko posplošujejo podatke in dajejo napovedi ali odločitve na podlagi novih, še nevidenih vnosov. Ti modeli se usposabljajo z uporabo označenih ali neoznačenih podatkov, odvisno od vrste uporabljenega učnega algoritma.
Obstaja več vrst algoritmov strojnega učenja, od katerih je vsak primeren za različne vrste nalog in podatkov. Nadzorovano učenje je en tak pristop, kjer se model uri z uporabo označenih podatkov, kjer je vsak vhod povezan z ustreznim izhodom ali oznako. Na primer, pri nalogi razvrščanja neželene e-pošte se algoritem uri z uporabo podatkovnega niza e-poštnih sporočil, označenih kot neželena pošta ali ne. Model se nato nauči razvrščati nova, nevidena e-poštna sporočila na podlagi vzorcev, ki se jih je naučil iz podatkov o usposabljanju.
Po drugi strani pa nenadzorovano učenje vključuje modele usposabljanja z uporabo neoznačenih podatkov. Cilj je odkriti vzorce ali strukturo v podatkih brez predhodnega znanja o izhodu ali oznakah. Združevanje v gruče je običajna tehnika nenadzorovanega učenja, kjer algoritem združuje podobne podatkovne točke na podlagi njihovih inherentnih podobnosti ali razlik.
Druga pomembna vrsta strojnega učenja je učenje s krepitvijo. Pri tem pristopu se agent nauči interakcije z okoljem in maksimizira znak nagrade z dejanji. Agent raziskuje okolje, prejema povratne informacije v obliki nagrad ali kazni in prilagaja svoja dejanja, da poveča kumulativno nagrado skozi čas. Ta vrsta učenja je bila uspešno uporabljena pri nalogah, kot so igranje iger, robotika in avtonomna vožnja.
Strojno učenje ima široko paleto aplikacij v različnih panogah. V zdravstvu se lahko uporablja za napovedovanje izidov bolezni, prepoznavanje vzorcev v medicinskih slikah ali prilagajanje načrtov zdravljenja. V financah se algoritmi strojnega učenja lahko uporabljajo za odkrivanje goljufij, kreditno točkovanje in algoritemsko trgovanje. Druge aplikacije vključujejo obdelavo naravnega jezika, računalniški vid, priporočilne sisteme in še veliko več.
Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence, ki se osredotoča na razvoj algoritmov in modelov, ki računalnikom omogočajo učenje iz podatkov ter sprejemanje napovedi ali odločitev. Vključuje uporabo statističnih tehnik za usposabljanje modelov z uporabo označenih ali neoznačenih podatkov in ima različne vrste algoritmov, primernih za različne naloge in podatke. Strojno učenje ima številne aplikacije v panogah, zaradi česar je močno orodje za reševanje zapletenih problemov in sprejemanje odločitev na podlagi podatkov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- Kaj je TensorBoard?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning