Machine Learning (ML) – co to jest?
Machine Learning (ML) to dziedzina nauki o komputerach i sztucznej inteligencji (AI), która koncentruje się na opracowywaniu algorytmów i modeli pozwalających komputerom uczyć się i wykonywać zadania bez konieczności jawnego programowania. W ML, komputery uczą się poprzez analizę danych i identyfikację wzorców, co pozwala im przewidywać wyniki lub podejmować decyzje na podstawie wcześniej niewidziane dane. Główne podejścia do uczenia maszynowego obejmują uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem.
W odniesieniu do machine learning komputer programowany jest do analizowania danych i wykrywania wzorców. Podstawą jest zbiór danych treningowych, który zawiera przykłady wejściowe (np. obrazy, tekst, dane liczbowe) wraz z pożądanymi wynikami. Na podstawie tych danych treningowych, algorytmy ML są w stanie nauczyć się rozpoznawać wzorce i tworzyć modele predykcyjne.
Techniki wykorzystywane do tworzenia modeli Machine Learning
Modele ML są tworzone na podstawie różnych technik, takich jak:
Nauka nadzorowana
Algorytmy są uczone na podstawie danych treningowych, w których znane są już poprawne odpowiedzi. Na podstawie tych danych, modele mogą przewidywać odpowiedzi dla nowych, wcześniej niewidzianych danych.
Nauka nienadzorowana
Algorytmy uczą się na podstawie danych, w których nie ma już określonych odpowiedzi. Celem jest znalezienie ukrytych wzorców lub grup w danych.
Wzmacnianie
Algorytmy uczą się na podstawie interakcji z otoczeniem, otrzymując informacje zwrotne w postaci nagród lub kar. Model stara się maksymalizować nagrody i minimalizować kary, co prowadzi do nauki i doskonalenia strategii.
Modele ML mogą mieć wiele zastosowań, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, rekomendacje produktów, analiza danych, predykcje rynkowe i wiele innych. Są one używane w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, logistyka, e-handel, marketing, aby pomóc w podejmowaniu decyzji, identyfikowaniu wzorców i automatyzowaniu zadań.
