W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) stały się modnymi hasłami w branży technologicznej. Technologie te zrewolucjonizowały sposób interakcji z maszynami i otworzyły nowe możliwości dla firm z różnych branż. Jednym z kluczowych elementów AI i ML jest zdolność uczenia się na podstawie danych. W tym miejscu do gry wkracza uczenie nadzorowane i nienadzorowane.
Do czego wykorzystywane są sieci neuronowe?
Sieci neuronowe to rodzaj algorytmów inspirowanych strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Są one zaprojektowane do rozpoznawania wzorców i relacji w danych, które nie są od razu widoczne. Sieci neuronowe są wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowań, w tym do rozpoznawania obrazów, przetwarzania języka naturalnego i rozpoznawania mowy. Są one również wykorzystywane w modelowaniu predykcyjnym i zadaniach decyzyjnych.
Czym jest Deep Learning?
Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego, który wykorzystuje sieci neuronowe do uczenia się z ogromnych ilości danych. Termin „głębokie” odnosi się do liczby warstw w sieci neuronowej, która może wynosić kilkaset lub nawet tysiące. Uczenie głębokie jest wykorzystywane w różnych aplikacjach, w tym w wizji komputerowej, rozpoznawaniu mowy i przetwarzaniu języka naturalnego. Zostało również wykorzystane do opracowania autonomicznych samochodów i poprawy diagnostyki medycznej.
Jak uczy się sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja uczy się poprzez proces zwany treningiem. Podczas szkolenia dane są wprowadzane do algorytmu, a algorytm dostosowuje swoje parametry, aby zminimalizować różnicę między przewidywaniami a rzeczywistymi wynikami. Proces ten jest powtarzany wielokrotnie, aż algorytm osiągnie akceptowalny poziom dokładności. Raz wytrenowany algorytm może być wykorzystywany do przewidywania nowych danych.
Czym jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, który umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych bez ich wyraźnego programowania. Wiąże się to z wykorzystaniem algorytmów, które mogą uczyć się na podstawie danych i przewidywać na ich podstawie. Istnieją trzy główne typy uczenia maszynowego: nadzorowane, nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem.
Czym jest głębokie uczenie maszynowe?
Głębokie uczenie maszynowe to połączenie głębokiego uczenia i tradycyjnych technik uczenia maszynowego. Obejmuje ono wykorzystanie sieci neuronowych do uczenia się na podstawie ogromnych ilości danych, a także innych algorytmów uczenia maszynowego. Głębokie uczenie maszynowe jest wykorzystywane w różnych zastosowaniach, w tym w rozpoznawaniu obrazów, rozpoznawaniu mowy i przetwarzaniu języka naturalnego.
Podsumowując, uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwa główne podejścia do uczenia maszynowego. Uczenie nadzorowane polega na wykorzystaniu oznaczonych danych, podczas gdy uczenie nienadzorowane polega na wykorzystaniu nieoznaczonych danych. Oba podejścia mają swoje mocne i słabe strony, a ich wybór zależy od konkretnego problemu. Wraz z szybkim rozwojem technologii sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, zrozumienie różnic między tymi podejściami staje się coraz ważniejsze.
Nadzorowane uczenie maszynowe to rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na oznaczonym zbiorze danych, co oznacza, że dane są już sklasyfikowane lub oznaczone poprawnymi danymi wyjściowymi. Algorytm uczy się rozpoznawać wzorce w danych wejściowych i odpowiadające im etykiety, a następnie wykorzystuje tę wiedzę do przewidywania nowych, niewidocznych danych. Celem uczenia nadzorowanego jest zminimalizowanie różnicy między przewidywanym wynikiem a rzeczywistym wynikiem, co jest również znane jako błąd lub strata.