Uczenie maszynowe stało się modnym słowem w branży technologicznej, ale czy naprawdę rozumiemy, czego uczą się modele uczenia maszynowego? Aby odpowiedzieć na to pytanie, musimy najpierw wyjaśnić, czym jest uczenie głębokie, jaka jest różnica między uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym oraz jakie są różne rodzaje uczenia maszynowego.
Deep learning to podzbiór uczenia maszynowego, który obejmuje wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do trenowania modeli. Modele te są przeznaczone do uczenia się na podstawie dużych ilości danych, dzięki czemu idealnie nadają się do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Modele głębokiego uczenia składają się z wielu warstw połączonych ze sobą węzłów, które przetwarzają informacje w sposób hierarchiczny. Gdy dane przepływają przez sieć, każda warstwa wyodrębnia bardziej złożone funkcje, aż ostatnia warstwa generuje dane wyjściowe.
Uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwie kategorie uczenia maszynowego. Uczenie nadzorowane polega na dostarczaniu modelowi oznaczonych danych, co oznacza, że każdy punkt danych jest powiązany z określonym wynikiem. Następnie model uczy się przewidywać prawidłowe dane wyjściowe dla nowych, nieoznakowanych danych. Z kolei uczenie bez nadzoru polega na dostarczaniu modelowi nieoznakowanych danych i pozwalaniu mu na samodzielne znajdowanie wzorców i struktur.
Uczenie nadzorowane składa się z trzech typów: klasyfikacji, regresji i wykrywania obiektów. Klasyfikacja obejmuje przewidywanie kategorycznych danych wyjściowych, takich jak oznaczenie obrazu jako kota lub psa. Regresja obejmuje przewidywanie liczbowych danych wyjściowych, takich jak szacowanie ceny domu na podstawie jego cech. Wykrywanie obiektów obejmuje etykietowanie i identyfikowanie obiektów na obrazie.
Istnieją trzy rodzaje uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem. Uczenie ze wzmocnieniem polega na tym, że agent uczy się metodą prób i błędów, otrzymując nagrody za dobre działania i kary za złe działania.
Czego więc uczy się model uczenia maszynowego? Uczy się rozpoznawać wzorce i strukturę w danych, na których został przeszkolony. Oznacza to, że jeśli model został wytrenowany na obrazach kotów i psów, nauczy się je rozróżniać na podstawie cech takich jak kolor i kształt. Należy jednak pamiętać, że model jest tylko tak dobry, jak dane, na których został wyszkolony. Jeśli dane są tendencyjne lub niekompletne, model nie będzie w stanie dobrze generalizować na nowe, niewidoczne dane.
Podsumowując, modele uczenia maszynowego uczą się rozpoznawać wzorce i strukturę w danych, na których zostały wytrenowane. Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do trenowania modeli. Uczenie nadzorowane polega na dostarczaniu modelowi oznaczonych danych, podczas gdy uczenie bez nadzoru polega na dostarczaniu modelowi nieoznaczonych danych. Istnieją trzy rodzaje uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie bez nadzoru i uczenie ze wzmocnieniem. Rozumiejąc te pojęcia, możemy lepiej zrozumieć, czego uczą się modele uczenia maszynowego i jak są one wykorzystywane w różnych aplikacjach.
Sztuczna inteligencja uczy się poprzez proces zwany uczeniem maszynowym, który polega na wprowadzaniu dużych ilości danych do algorytmów i modeli, umożliwiając im uczenie się wzorców i relacji w danych. Modele te są następnie w stanie przewidywać lub podejmować decyzje w oparciu o nowe dane wejściowe. Istnieją różne rodzaje uczenia maszynowego, w tym nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniające, z których każdy obejmuje różne metody szkolenia i uczenia się na podstawie danych. Ogólnie rzecz biorąc, im więcej danych ma sztuczna inteligencja i im lepsza jest jakość tych danych, tym skuteczniej będzie się ona uczyć i dokonywać trafnych prognoz.