Uczenie maszynowe (ML) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która koncentruje się na opracowywaniu algorytmów i modeli umożliwiających komputerom uczenie się oraz przewidywanie i podejmowanie decyzji bez bezpośredniego programowania. Algorytmy ML mają na celu analizowanie i interpretowanie złożonych wzorców i relacji w danych, a następnie wykorzystywanie tej wiedzy do dokonywania świadomych przewidywań lub podejmowania działań.
U podstaw uczenia maszynowego leży tworzenie modeli matematycznych, które mogą uczyć się na podstawie danych i z czasem poprawiać swoją wydajność. Modele te są szkolone przy użyciu dużych ilości oznakowanych danych, w przypadku których znany jest pożądany wynik lub wynik. Analizując te dane, algorytmy ML mogą identyfikować wzorce i relacje, które pozwalają im uogólniać swoją wiedzę i dokonywać dokładnych przewidywań na podstawie nowych, niewidocznych danych.
Istnieje kilka typów algorytmów ML, każdy z własnymi mocnymi stronami i zastosowaniami. Uczenie się nadzorowane to powszechne podejście, w którym algorytm jest szkolony przy użyciu oznakowanych danych, co oznacza, że żądany wynik jest dostarczany wraz z danymi wejściowymi. Na przykład w systemie klasyfikacji wiadomości e-mail zawierających spam algorytm będzie szkolony przy użyciu zestawu danych wiadomości e-mail oznaczonych jako spam lub nie spam. Analizując charakterystykę tych e-maili, algorytm może nauczyć się rozróżniać te dwie kategorie i odpowiednio klasyfikować nowe, niewidoczne e-maile.
Z drugiej strony uczenie się bez nadzoru polega na szkoleniu algorytmów na nieoznaczonych danych, w przypadku których pożądany wynik nie jest znany. Celem jest odkrycie ukrytych wzorców lub struktur w danych. Na przykład algorytmy grupowania mogą grupować podobne punkty danych na podstawie ich cech lub charakterystyki. Może to być przydatne w segmentacji klientów, gdzie algorytm może zidentyfikować odrębne grupy klientów o podobnych preferencjach lub zachowaniach.
Innym ważnym rodzajem algorytmu ML jest uczenie się przez wzmacnianie. W tym podejściu agent uczy się interakcji z otoczeniem i maksymalizowania sygnału nagrody poprzez podejmowanie działań. Agent otrzymuje informację zwrotną w postaci nagród lub kar w oparciu o swoje działania i wykorzystuje tę informację do poznania optymalnej polityki lub strategii. Uczenie się przez wzmacnianie z powodzeniem zastosowano w różnych dziedzinach, takich jak robotyka i gry. Na przykład AlphaGo, opracowana przez DeepMind, wykorzystała uczenie się przez wzmacnianie, aby pokonać mistrza świata w grze w Go.
Algorytmy ML można również kategoryzować na podstawie ich stylu uczenia się. Uczenie się wsadowe polega na szkoleniu algorytmu na ustalonym zbiorze danych, a następnie wykorzystaniu wyuczonego modelu do przewidywania nowych danych. Z drugiej strony nauka online pozwala algorytmowi na ciągłą aktualizację swojego modelu w miarę pojawiania się nowych danych. Jest to szczególnie przydatne w scenariuszach, w których dane są dynamiczne i zmieniają się w czasie.
ML ma szeroki zakres zastosowań w różnych gałęziach przemysłu. W opiece zdrowotnej algorytmy ML mogą analizować obrazy medyczne w celu wykrywania chorób lub przewidywania wyników leczenia pacjentów. W finansach uczenie maszynowe można wykorzystać do wykrywania oszustw, przewidywania rynku akcji i oceny zdolności kredytowej. ML jest również wykorzystywane w systemach rekomendacji, takich jak te stosowane przez sprzedawców internetowych i usługi przesyłania strumieniowego, w celu personalizacji treści i poprawy komfortu użytkownika.
ML to poddziedzina sztucznej inteligencji skupiająca się na opracowywaniu algorytmów i modeli, które mogą uczyć się na podstawie danych oraz dokonywać prognoz i podejmować decyzje. Obejmuje modele szkoleniowe wykorzystujące oznakowane lub nieoznaczone dane w celu zidentyfikowania wzorców i relacji, które można następnie wykorzystać do formułowania świadomych przewidywań lub podejmowania działań. ML ma różne typy algorytmów, w tym uczenie się nadzorowane, bez nadzoru i uczenie się przez wzmacnianie, każdy z własnymi mocnymi stronami i zastosowaniami. ML znalazło szerokie zastosowanie w wielu branżach, umożliwiając postęp w opiece zdrowotnej, finansach, systemach rekomendacji i wielu innych dziedzinach.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Co to jest tekst na mowę (TTS) i jak współpracuje z AI?
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Jakie są przykłady hiperparametrów algorytmu?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning