Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI) care se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor și modelelor care permit computerelor să învețe și să ia predicții sau decizii fără a fi programate în mod explicit. Este un instrument puternic care permite mașinilor să analizeze și să interpreteze automat date complexe, să identifice modele și să ia decizii sau predicții informate.
În esență, învățarea automată implică utilizarea tehnicilor statistice pentru a permite computerelor să învețe din date și să-și îmbunătățească performanța la o anumită sarcină în timp. Acest lucru se realizează prin crearea de modele care se pot generaliza din date și pot face predicții sau decizii bazate pe intrări noi, nevăzute. Aceste modele sunt antrenate folosind date etichetate sau neetichetate, în funcție de tipul de algoritm de învățare utilizat.
Există mai multe tipuri de algoritmi de învățare automată, fiecare potrivit pentru diferite tipuri de sarcini și date. Învățarea supravegheată este o astfel de abordare în care modelul este antrenat folosind date etichetate, în care fiecare intrare este asociată cu o ieșire sau o etichetă corespunzătoare. De exemplu, într-o sarcină de clasificare a e-mailurilor spam, algoritmul este antrenat utilizând un set de date de e-mailuri etichetate fie ca spam, fie ca nu spam. Modelul învață apoi să clasifice e-mailurile noi, nevăzute, pe baza tiparelor pe care le-a învățat din datele de antrenament.
Învățarea nesupravegheată, pe de altă parte, implică modele de instruire care utilizează date neetichetate. Scopul este de a descoperi modele sau structuri în cadrul datelor fără nicio cunoaștere prealabilă a rezultatelor sau a etichetelor. Clusteringul este o tehnică comună de învățare nesupravegheată, în care algoritmul grupează puncte de date similare pe baza asemănărilor sau diferențelor lor inerente.
Un alt tip important de învățare automată este învățarea prin consolidare. În această abordare, un agent învață să interacționeze cu un mediu și să maximizeze un semnal de recompensă prin acțiuni. Agentul explorează mediul, primește feedback sub formă de recompense sau penalități și își ajustează acțiunile pentru a maximiza recompensa cumulativă în timp. Acest tip de învățare a fost aplicat cu succes la sarcini precum jocul, robotica și conducerea autonomă.
Învățarea automată are o gamă largă de aplicații în diverse industrii. În asistența medicală, poate fi folosit pentru a prezice rezultatele bolii, pentru a identifica modele în imaginile medicale sau pentru a personaliza planurile de tratament. În finanțe, algoritmii de învățare automată pot fi folosiți pentru detectarea fraudelor, scorarea creditelor și tranzacționarea algoritmică. Alte aplicații includ procesarea limbajului natural, viziunea computerizată, sistemele de recomandare și multe altele.
Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale care se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor și modelelor care permit computerelor să învețe din date și să ia predicții sau decizii. Implica utilizarea tehnicilor statistice pentru a antrena modele folosind date etichetate sau neetichetate și are diferite tipuri de algoritmi potriviți pentru diferite sarcini și date. Învățarea automată are numeroase aplicații în diverse industrii, ceea ce o face un instrument puternic pentru rezolvarea problemelor complexe și luarea deciziilor bazate pe date.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
- Ce este TensorBoard?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning