Machine Learning (ML) 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. Algoritmii ML sunt proiectați să analizeze și să interpreteze modele și relații complexe în date și apoi să utilizeze aceste cunoștințe pentru a face predicții informate sau pentru a lua măsuri.
În esență, ML implică crearea de modele matematice care pot învăța din date și pot îmbunătăți performanța în timp. Aceste modele sunt antrenate folosind cantități mari de date etichetate, unde rezultatul sau rezultatul dorit este cunoscut. Analizând aceste date, algoritmii ML pot identifica modele și relații care le permit să își generalizeze cunoștințele și să facă predicții precise asupra datelor noi, nevăzute.
Există mai multe tipuri de algoritmi ML, fiecare cu propriile puncte forte și aplicații. Învățarea supravegheată este o abordare comună în care algoritmul este antrenat folosind date etichetate, ceea ce înseamnă că rezultatul dorit este furnizat împreună cu datele de intrare. De exemplu, într-un sistem de clasificare a e-mailurilor spam, algoritmul ar fi antrenat folosind un set de date de e-mailuri etichetate fie ca spam, fie ca nu spam. Analizând caracteristicile acestor e-mailuri, algoritmul poate învăța să facă distincția între cele două categorii și să clasifice e-mailurile noi, nevăzute în consecință.
Învățarea nesupravegheată, pe de altă parte, implică algoritmi de antrenament pe date neetichetate, unde rezultatul dorit este necunoscut. Scopul este de a descoperi modele sau structuri ascunse în date. Algoritmii de grupare, de exemplu, pot grupa puncte de date similare în funcție de caracteristicile sau caracteristicile lor. Acest lucru poate fi util în segmentarea clienților, unde algoritmul poate identifica grupuri distincte de clienți cu preferințe sau comportamente similare.
Un alt tip important de algoritm ML este învățarea prin întărire. În această abordare, un agent învață să interacționeze cu un mediu și să maximizeze un semnal de recompensă prin acțiuni. Agentul primește feedback sub formă de recompense sau penalități pe baza acțiunilor sale și folosește acest feedback pentru a afla politica sau strategia optimă. Învățarea prin întărire a fost aplicată cu succes în diverse domenii, cum ar fi robotica și jocul. De exemplu, AlphaGo, dezvoltat de DeepMind, a folosit învățarea prin întărire pentru a-l învinge pe jucătorul campion mondial Go.
Algoritmii ML pot fi, de asemenea, clasificați în funcție de stilul lor de învățare. Învățarea în loturi implică antrenarea algoritmului pe un set de date fix și apoi utilizarea modelului învățat pentru a face predicții asupra datelor noi. Învățarea online, pe de altă parte, permite algoritmului să-și actualizeze modelul în mod continuu pe măsură ce devin disponibile noi date. Acest lucru este util în special în scenariile în care datele sunt dinamice și se modifică în timp.
ML are o gamă largă de aplicații în diverse industrii. În domeniul sănătății, algoritmii ML pot analiza imagini medicale pentru a detecta boli sau pentru a prezice rezultatele pacientului. În finanțe, ML poate fi folosit pentru detectarea fraudelor, predicția bursierei și scorul de credit. ML este, de asemenea, utilizat în sistemele de recomandare, cum ar fi cele folosite de comercianții cu amănuntul online și serviciile de streaming, pentru a personaliza conținutul și a îmbunătăți experiența utilizatorului.
ML este un subdomeniu al AI care se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor și modelelor care pot învăța din date și pot lua predicții sau decizii. Aceasta implică antrenarea modelelor folosind date etichetate sau neetichetate pentru a identifica tipare și relații, care pot fi apoi utilizate pentru a face predicții informate sau pentru a lua măsuri. ML are diferite tipuri de algoritmi, inclusiv învățarea supravegheată, nesupravegheată și prin întărire, fiecare cu propriile puncte forte și aplicații. ML a găsit o utilizare pe scară largă în numeroase industrii, permițând progrese în domeniul sănătății, finanțe, sisteme de recomandare și multe alte domenii.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- 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?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning