Strojové učení je podobor umělé inteligence (AI), který se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů, které umožňují počítačům učit se a dělat předpovědi nebo rozhodnutí, aniž by byly explicitně naprogramovány. Je to výkonný nástroj, který umožňuje strojům automaticky analyzovat a interpretovat složitá data, identifikovat vzory a činit informovaná rozhodnutí nebo předpovědi.
Strojové učení ve své podstatě zahrnuje použití statistických technik, které počítačům umožňují učit se z dat a zlepšovat jejich výkon na konkrétním úkolu v průběhu času. Toho je dosaženo vytvořením modelů, které mohou z dat zobecnit a učinit předpovědi nebo rozhodnutí na základě nových, neviditelných vstupů. Tyto modely jsou trénovány pomocí označených nebo neoznačených dat v závislosti na typu použitého algoritmu učení.
Existuje několik typů algoritmů strojového učení, z nichž každý je vhodný pro různé typy úloh a dat. Supervizované učení je jedním z takových přístupů, kdy je model trénován pomocí označených dat, kde je každý vstup spojen s odpovídajícím výstupem nebo štítkem. Například v úloze klasifikace nevyžádaných e-mailů je algoritmus trénován pomocí datové sady e-mailů označených buď jako spam, nebo jako nevyžádaný. Model se pak naučí klasifikovat nové, neviditelné e-maily na základě vzorů, které se naučil z tréninkových dat.
Učení bez dozoru na druhé straně zahrnuje tréninkové modely využívající neoznačená data. Cílem je objevit vzory nebo strukturu v datech bez jakékoli předchozí znalosti výstupu nebo štítků. Shlukování je běžná technika učení bez dozoru, kde algoritmus seskupuje podobné datové body dohromady na základě jejich inherentních podobností nebo rozdílů.
Dalším důležitým typem strojového učení je posilovací učení. V tomto přístupu se agent učí interagovat s prostředím a maximalizovat signál odměny tím, že podnikne akce. Agent zkoumá prostředí, dostává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo trestů a upravuje své akce tak, aby maximalizoval kumulativní odměnu v průběhu času. Tento typ učení byl úspěšně aplikován na úkoly, jako je hraní her, robotika a autonomní řízení.
Strojové učení má širokou škálu aplikací v různých odvětvích. Ve zdravotnictví jej lze použít k předpovídání výsledků onemocnění, identifikaci vzorců v lékařských snímcích nebo personalizaci plánů léčby. Ve financích mohou být algoritmy strojového učení použity pro detekci podvodů, hodnocení kreditů a algoritmické obchodování. Mezi další aplikace patří zpracování přirozeného jazyka, počítačové vidění, systémy doporučení a mnoho dalších.
Strojové učení je podobor umělé inteligence, který se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů, které umožňují počítačům učit se z dat a dělat předpovědi nebo rozhodnutí. Zahrnuje použití statistických technik pro trénování modelů pomocí označených nebo neoznačených dat a má různé typy algoritmů vhodných pro různé úlohy a data. Strojové učení má mnoho aplikací napříč průmyslovými odvětvími, což z něj činí výkonný nástroj pro řešení složitých problémů a rozhodování na základě dat.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
- Co je TensorBoard?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning