Strojno učenje je potpodručje umjetne inteligencije (AI) koje se usredotočuje na razvoj algoritama i modela koji omogućuju računalima da uče i donose predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja. To je moćan alat koji omogućuje strojevima da automatski analiziraju i tumače složene podatke, identificiraju obrasce i donose informirane odluke ili predviđanja.
U svojoj srži, strojno učenje uključuje korištenje statističkih tehnika koje omogućuju računalima da uče iz podataka i poboljšaju svoju izvedbu na određenom zadatku tijekom vremena. To se postiže stvaranjem modela koji mogu generalizirati podatke i donositi predviđanja ili odluke na temelju novih, neviđenih inputa. Ovi modeli se treniraju pomoću označenih ili neoznačenih podataka, ovisno o vrsti algoritma učenja koji se koristi.
Postoji nekoliko vrsta algoritama strojnog učenja, od kojih je svaki prikladan za različite vrste zadataka i podataka. Nadzirano učenje je jedan takav pristup gdje se model obučava pomoću označenih podataka, gdje je svaki ulaz povezan s odgovarajućim izlazom ili oznakom. Na primjer, u zadatku klasifikacije neželjene e-pošte, algoritam se uvježbava pomoću skupa podataka e-pošte označenih kao neželjena ili ne neželjena pošta. Model zatim uči klasificirati nove, neviđene e-poruke na temelju obrazaca koje je naučio iz podataka o obuci.
Učenje bez nadzora, s druge strane, uključuje modele obuke koji koriste neoznačene podatke. Cilj je otkriti obrasce ili strukturu unutar podataka bez prethodnog znanja o izlazu ili oznakama. Grupiranje je uobičajena tehnika učenja bez nadzora, gdje algoritam grupira slične podatkovne točke zajedno na temelju njihovih inherentnih sličnosti ili razlika.
Druga važna vrsta strojnog učenja je učenje s potkrepljenjem. U ovom pristupu, agent uči komunicirati s okolinom i maksimizirati signal nagrade poduzimanjem radnji. Agent istražuje okolinu, prima povratne informacije u obliku nagrada ili kazni i prilagođava svoje radnje kako bi maksimizirao kumulativnu nagradu tijekom vremena. Ova vrsta učenja uspješno se primjenjuje na zadatke kao što su igranje igrica, robotika i autonomna vožnja.
Strojno učenje ima širok raspon primjena u raznim industrijama. U zdravstvu se može koristiti za predviđanje ishoda bolesti, prepoznavanje uzoraka u medicinskim slikama ili personalizaciju planova liječenja. U financijama se algoritmi strojnog učenja mogu koristiti za otkrivanje prijevara, kreditno bodovanje i algoritamsko trgovanje. Ostale aplikacije uključuju obradu prirodnog jezika, računalni vid, sustave preporuke i mnoge druge.
Strojno učenje je potpodručje umjetne inteligencije koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućuju računalima da uče iz podataka i donose predviđanja ili odluke. Uključuje upotrebu statističkih tehnika za obuku modela pomoću označenih ili neoznačenih podataka i ima različite vrste algoritama prikladnih za različite zadatke i podatke. Strojno učenje ima brojne primjene u raznim industrijama, što ga čini moćnim alatom za rješavanje složenih problema i donošenje odluka temeljenih na podacima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
- Što je TensorBoard?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- Program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program certifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na povezanu lekciju)
- Tema: Što je strojno učenje (idi na srodnu temu)