Mašinsko učenje je podpolje umjetne inteligencije (AI) koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućavaju kompjuterima da uče i donose predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja. To je moćan alat koji omogućava mašinama da automatski analiziraju i interpretiraju složene podatke, identifikuju obrasce i donose informirane odluke ili predviđanja.
U svojoj srži, mašinsko učenje uključuje upotrebu statističkih tehnika koje omogućavaju računarima da uče iz podataka i poboljšaju svoje performanse na određenom zadatku tokom vremena. Ovo se postiže stvaranjem modela koji se mogu generalizovati na osnovu podataka i donositi predviđanja ili odluke na osnovu novih, nevidljivih inputa. Ovi modeli se obučavaju korištenjem označenih ili neoznačenih podataka, ovisno o vrsti algoritma učenja koji se koristi.
Postoji nekoliko tipova algoritama mašinskog učenja, od kojih je svaki pogodan za različite vrste zadataka i podataka. Nadzirano učenje je jedan takav pristup gdje se model obučava korištenjem označenih podataka, gdje je svaki ulaz povezan s odgovarajućim izlazom ili oznakom. Na primjer, u zadatku klasifikacije neželjene e-pošte, algoritam se obučava korištenjem skupa podataka e-poruka označenih kao neželjena ili nepoželjna. Model zatim uči da klasifikuje nove, nevidljive e-poruke na osnovu obrazaca koje je naučio iz podataka obuke.
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 grupiše slične tačke podataka zajedno na osnovu njihovih inherentnih sličnosti ili razlika.
Još jedan važan tip mašinskog učenja je učenje uz pomoć. U ovom pristupu, agent uči da komunicira sa okruženjem i maksimizira signal nagrade preduzimanjem radnji. Agent istražuje okruženje, prima povratne informacije u obliku nagrada ili kazni i prilagođava svoje akcije kako bi maksimizirao kumulativnu nagradu tokom vremena. Ova vrsta učenja uspješno se primjenjuje na zadatke kao što su igranje igrica, robotika i autonomna vožnja.
Strojno učenje ima širok spektar primjena u različitim industrijama. U zdravstvu se može koristiti za predviđanje ishoda bolesti, identifikaciju obrazaca u medicinskim slikama ili personaliziranje planova liječenja. U finansijama, algoritmi mašinskog učenja mogu se koristiti za otkrivanje prevara, kreditno bodovanje i algoritamsko trgovanje. Ostale aplikacije uključuju obradu prirodnog jezika, kompjuterski vid, sisteme preporuka i još mnogo toga.
Mašinsko učenje je podpolje umjetne inteligencije koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućavaju kompjuterima da uče iz podataka i donose predviđanja ili odluke. Uključuje upotrebu statističkih tehnika za obuku modela koristeći označene ili neobilježene podatke, i ima različite vrste algoritama pogodnih za različite zadatke i podatke. Strojno učenje ima brojne primjene u različitim industrijama, što ga čini moćnim alatom za rješavanje složenih problema i donošenje odluka na temelju podataka.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
- Šta je TensorBoard?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)