Strojové učení (ML) 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. Algoritmy ML jsou navrženy tak, aby analyzovaly a interpretovaly složité vzorce a vztahy v datech a poté tyto znalosti využívaly k vytváření informovaných předpovědí nebo provádění akcí.
Ve svém jádru ML zahrnuje vytváření matematických modelů, které se mohou učit z dat a zlepšovat svůj výkon v průběhu času. Tyto modely jsou trénovány pomocí velkého množství označených dat, kde je znám požadovaný výstup nebo výsledek. Analýzou těchto dat mohou algoritmy ML identifikovat vzorce a vztahy, které jim umožňují zobecnit jejich znalosti a provádět přesné předpovědi na nových, neviditelných datech.
Existuje několik typů algoritmů ML, z nichž každý má své vlastní silné stránky a aplikace. Učení pod dohledem je běžný přístup, kdy je algoritmus trénován pomocí označených dat, což znamená, že požadovaný výstup je poskytován spolu se vstupními daty. Například v systému klasifikace nevyžádaných e-mailů by byl algoritmus trénován pomocí datové sady e-mailů označených buď jako spam, nebo jako nevyžádaný. Analýzou charakteristik těchto e-mailů se algoritmus může naučit rozlišovat mezi těmito dvěma kategoriemi a podle toho klasifikovat nové, neviditelné e-maily.
Učení bez dozoru na druhé straně zahrnuje trénovací algoritmy na neoznačených datech, kde požadovaný výstup není znám. Cílem je objevit skryté vzorce nebo struktury v datech. Shlukovací algoritmy mohou například seskupovat podobné datové body na základě jejich vlastností nebo charakteristik. To může být užitečné při segmentaci zákazníků, kde algoritmus může identifikovat odlišné skupiny zákazníků s podobnými preferencemi nebo chováním.
Dalším důležitým typem algoritmu ML je zesílení učení. V tomto přístupu se agent učí interagovat s prostředím a maximalizovat signál odměny tím, že podnikne akce. Agent dostává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo sankcí na základě svých akcí a tuto zpětnou vazbu využívá k tomu, aby se naučil optimální politiku nebo strategii. Posílení učení bylo úspěšně aplikováno v různých oblastech, jako je robotika a hraní her. Například AlphaGo, vyvinutý společností DeepMind, použil učení posily k poražení mistra světa Go hráče.
Algoritmy ML lze také kategorizovat na základě jejich stylu učení. Dávkové učení zahrnuje trénování algoritmu na pevné datové sadě a následné použití naučeného modelu k předpovědi nových dat. Online učení na druhé straně umožňuje algoritmu neustále aktualizovat svůj model, jakmile budou k dispozici nová data. To je užitečné zejména ve scénářích, kde jsou data dynamická a mění se v čase.
ML má širokou škálu aplikací v různých průmyslových odvětvích. Ve zdravotnictví mohou algoritmy ML analyzovat lékařské snímky, aby detekovaly nemoci nebo předpovídaly výsledky pacientů. Ve financích lze ML použít k detekci podvodů, predikci akciového trhu a kreditnímu skóre. ML se také používá v systémech doporučení, jako jsou systémy používané online prodejci a streamovacími službami, k personalizaci obsahu a zlepšení uživatelské zkušenosti.
ML je podpolí umělé inteligence, které se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů, které se mohou učit z dat a dělat předpovědi nebo rozhodnutí. Zahrnuje trénovací modely využívající označená nebo neoznačená data k identifikaci vzorců a vztahů, které pak lze použít k vytváření informovaných předpovědí nebo provádění akcí. ML má různé typy algoritmů, včetně řízeného, nekontrolovaného a zesíleného učení, z nichž každý má své vlastní silné stránky a aplikace. ML našel široké použití v mnoha průmyslových odvětvích, což umožňuje pokrok ve zdravotnictví, financích, systémech doporučení a mnoha dalších oblastech.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- 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?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning