Mašinsko učenje (ML) je potpolje umjetne inteligencije (AI) koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji omogućavaju kompjuterima da uče i donose predviđanja ili odluke bez eksplicitnog programiranja. ML algoritmi su dizajnirani da analiziraju i interpretiraju složene obrasce i odnose u podacima, a zatim koriste ovo znanje za pravljenje informiranih predviđanja ili poduzimanje radnji.
U svojoj srži, ML uključuje kreiranje matematičkih modela koji mogu učiti iz podataka i poboljšati svoje performanse tokom vremena. Ovi modeli se obučavaju korištenjem velikih količina označenih podataka, gdje je poznat željeni rezultat ili ishod. Analizom ovih podataka, ML algoritmi mogu identifikovati obrasce i odnose koji im omogućavaju da generalizuju svoje znanje i naprave tačna predviđanja na osnovu novih, nevidljivih podataka.
Postoji nekoliko tipova ML algoritama, od kojih svaki ima svoje prednosti i aplikacije. Nadzirano učenje je uobičajen pristup u kojem se algoritam trenira korištenjem označenih podataka, što znači da se željeni izlaz daje zajedno sa ulaznim podacima. Na primjer, u sistemu za klasifikaciju neželjene e-pošte, algoritam bi bio obučen korištenjem skupa podataka e-poruka označenih kao neželjena ili nepoželjna. Analizom karakteristika ovih e-poruka, algoritam može naučiti razlikovati dvije kategorije i prema tome klasificirati nove, nevidljive e-poruke.
Učenje bez nadzora, s druge strane, uključuje algoritme za obuku na neoznačenim podacima, gdje je željeni rezultat nepoznat. Cilj je otkriti skrivene obrasce ili strukture u podacima. Algoritmi za grupisanje, na primjer, mogu grupirati slične tačke podataka zajedno na osnovu njihovih karakteristika ili karakteristika. Ovo može biti korisno u segmentaciji kupaca, gdje algoritam može identificirati različite grupe kupaca sa sličnim preferencijama ili ponašanjima.
Još jedan važan tip algoritma ML je učenje uz pomoć. U ovom pristupu, agent uči da komunicira sa okruženjem i maksimizira signal nagrade preduzimanjem radnji. Agent prima povratnu informaciju u obliku nagrada ili kazni na osnovu svojih radnji i koristi te povratne informacije da nauči optimalnu politiku ili strategiju. Učenje s pojačavanjem uspješno se primjenjuje u različitim domenima, kao što su robotika i igranje igara. Na primjer, AlphaGo, koji je razvio DeepMind, koristio je učenje pojačanja kako bi pobijedio svjetskog šampiona Go igrača.
ML algoritmi se također mogu kategorizirati na osnovu njihovog stila učenja. Skupno učenje uključuje obuku algoritma na fiksnom skupu podataka, a zatim korištenje naučenog modela za predviđanje novih podataka. Online učenje, s druge strane, omogućava algoritmu da kontinuirano ažurira svoj model kako novi podaci postanu dostupni. Ovo je posebno korisno u scenarijima u kojima su podaci dinamični i mijenjaju se tokom vremena.
ML ima širok spektar primjena u različitim industrijama. U zdravstvu, ML algoritmi mogu analizirati medicinske slike za otkrivanje bolesti ili predviđanje ishoda pacijenata. U finansijama, ML se može koristiti za otkrivanje prijevara, predviđanje berzi i kreditno ocjenjivanje. ML se također koristi u sistemima preporuka, kao što su oni koje koriste onlajn trgovci i streaming servisi, za personalizaciju sadržaja i poboljšanje korisničkog iskustva.
ML je podpolje AI koje se fokusira na razvoj algoritama i modela koji mogu učiti iz podataka i donositi predviđanja ili odluke. To uključuje modele obuke koji koriste označene ili neobilježene podatke za identifikaciju obrazaca i odnosa, koji se zatim mogu koristiti za pravljenje informiranih predviđanja ili poduzimanje radnji. ML ima različite tipove algoritama, uključujući nadgledano, nenadgledano i učenje s pojačanjem, svaki sa svojim prednostima i primjenama. ML je pronašao široku upotrebu u brojnim industrijama, omogućavajući napredak u zdravstvu, finansijama, sistemima preporuka i mnogim drugim domenima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- 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?
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)