Strojno učenje (ML) je potpodručje umjetne inteligencije (AI) koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućuju računalima da uče i donose predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja. ML algoritmi dizajnirani su za analizu i tumačenje složenih obrazaca i odnosa u podacima, a zatim koriste to znanje za izradu informiranih predviđanja ili poduzimanje radnji.
U svojoj srži, ML uključuje stvaranje matematičkih modela koji mogu učiti iz podataka i poboljšati svoju izvedbu tijekom vremena. Ovi se modeli obučavaju korištenjem velikih količina označenih podataka, pri čemu je poznat željeni izlaz ili ishod. Analizom ovih podataka, ML algoritmi mogu identificirati obrasce i odnose koji im omogućuju da generaliziraju svoje znanje i naprave točna predviđanja na novim, dosad neviđenim podacima.
Postoji nekoliko vrsta ML algoritama, svaki sa svojim prednostima i primjenama. Nadzirano učenje uobičajeni je pristup u kojem se algoritam trenira pomoću označenih podataka, što znači da se željeni izlaz daje zajedno s ulaznim podacima. Na primjer, u sustavu klasifikacije neželjene e-pošte, algoritam bi se trenirao korištenjem skupa podataka e-pošte označenih kao neželjena pošta ili kao neželjena pošta. Analizirajući karakteristike tih e-poruka, algoritam može naučiti razlikovati dvije kategorije i prema tome klasificirati nove, neviđene e-poruke.
Učenje bez nadzora, s druge strane, uključuje uvježbavanje algoritama na neoznačenim podacima, gdje je željeni izlaz nepoznat. Cilj je otkriti skrivene obrasce ili strukture u podacima. Algoritmi klasteriranja, na primjer, mogu grupirati slične podatkovne točke zajedno na temelju njihovih značajki ili karakteristika. To može biti korisno u segmentaciji kupaca, gdje algoritam može identificirati različite skupine kupaca sa sličnim preferencijama ili ponašanjima.
Druga važna vrsta ML algoritma je učenje s potkrepljenjem. U ovom pristupu, agent uči komunicirati s okolinom i maksimizirati signal nagrade poduzimanjem radnji. Agent prima povratnu informaciju u obliku nagrada ili kazni na temelju svojih radnji, te koristi tu povratnu informaciju kako bi naučio optimalnu politiku ili strategiju. Učenje s potkrepljenjem uspješno se primjenjuje u raznim domenama, poput robotike i igranja igrica. Na primjer, AlphaGo, koji je razvio DeepMind, koristio je učenje pojačanja kako bi pobijedio svjetskog prvaka Go igrača.
ML algoritmi također se mogu kategorizirati na temelju njihovog stila učenja. Skupno učenje uključuje uvježbavanje algoritma na fiksnom skupu podataka i zatim korištenje naučenog modela za predviđanje novih podataka. Online učenje, s druge strane, omogućuje algoritmu da kontinuirano ažurira svoj model kako novi podaci postaju dostupni. Ovo je osobito korisno u scenarijima u kojima su podaci dinamični i mijenjaju se tijekom vremena.
ML ima širok raspon primjena u raznim industrijama. U zdravstvu, ML algoritmi mogu analizirati medicinske slike za otkrivanje bolesti ili predviđanje ishoda pacijenata. U financijama se ML može koristiti za otkrivanje prijevara, predviđanje tržišta dionica i kreditno bodovanje. ML se također koristi u sustavima preporuka, poput onih koje koriste mrežni trgovci i usluge strujanja, za personalizaciju sadržaja i poboljšanje korisničkog iskustva.
ML je potpodručje umjetne inteligencije koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji mogu učiti iz podataka i donositi predviđanja ili odluke. Uključuje modele obuke koji koriste označene ili neoznačene podatke za prepoznavanje obrazaca i odnosa, koji se zatim mogu koristiti za informirana predviđanja ili poduzimanje radnji. ML ima različite vrste algoritama, uključujući nadzirano, nenadzirano učenje i učenje s pojačanjem, svaki sa svojim snagama i primjenama. ML je pronašao široku primjenu u brojnim industrijama, omogućujući napredak u zdravstvu, financijama, sustavima preporuka i mnogim drugim domenama.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- 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?
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)