Uczenie maszynowe (ML) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która koncentruje się na rozwoju algorytmów umożliwiających maszynom uczenie się na podstawie danych. Jest to proces dający komputerom możliwość uczenia się i ulepszania pewnych zadań bez ich wyraźnego programowania. Algorytmy ML można podzielić na dwa rodzaje: uczenie nadzorowane i uczenie bez nadzoru.
Uczenie nadzorowane to metoda trenowania modelu przy użyciu oznaczonych danych. Zestaw danych zawiera zarówno zmienne wejściowe, jak i wyjściowe, a celem jest przewidywanie zmiennej wyjściowej na podstawie danych wejściowych. Na przykład, jeśli chcesz zbudować model, który przewiduje cenę domu na podstawie jego cech, takich jak rozmiar, lokalizacja i liczba sypialni, potrzebujesz zestawu danych, który zawiera ceny domów z tymi cechami. Algorytm uczy się na podstawie zbioru danych, a następnie może przewidzieć cenę nowego domu na podstawie jego cech.
Z drugiej strony, uczenie bez nadzoru polega na trenowaniu modelu przy użyciu nieoznakowanych danych. Zestaw danych zawiera tylko zmienne wejściowe, a celem jest znalezienie wzorców i relacji w danych. Na przykład, jeśli chcesz grupować klientów na podstawie ich zachowań zakupowych, potrzebujesz zestawu danych, który zawiera informacje, takie jak kupowane przez nich przedmioty i częstotliwość zakupów. Algorytm uczy się na podstawie zestawu danych, a następnie może grupować klientów o podobnych zachowaniach zakupowych.
Sieci neuronowe są wykorzystywane zarówno w uczeniu nadzorowanym, jak i nienadzorowanym. Są one zestawem algorytmów wzorowanych na strukturze ludzkiego mózgu. Sieć neuronowa składa się z warstw połączonych ze sobą węzłów lub neuronów, które przetwarzają informacje. Warstwa wejściowa odbiera dane, a warstwa wyjściowa generuje wynik. Warstwy ukryte pomiędzy nimi przetwarzają informacje i tworzą połączenia pomiędzy warstwą wejściową i wyjściową.
Metody uczenia gradientowego dla sieci neuronowych działają poprzez dostosowanie wag połączeń między neuronami w sieci. Wagi określają, jak duży wpływ ma każdy neuron na wyjście. Algorytm rozpoczyna się od losowych wag i iteracyjnie dostosowuje je, aby zminimalizować błąd między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem. Proces ten nazywany jest propagacją wsteczną i stanowi podstawę większości szkoleń sieci neuronowych.
Algorytm składa się z kilku elementów, w tym danych wejściowych, wyjściowych, struktur danych i struktur kontrolnych. Dane wejściowe to dane przetwarzane przez algorytm, a dane wyjściowe to wynik tego przetwarzania. Struktury danych służą do przechowywania danych i manipulowania nimi, a struktury sterujące określają kolejność, w jakiej algorytm przetwarza dane.
Podsumowując, uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwie metody uczenia modeli uczenia maszynowego. W obu metodach wykorzystywane są sieci neuronowe, a metody uczenia gradientowego dostosowują wagi połączeń między neuronami w celu zminimalizowania błędu. Algorytm składa się z kilku elementów, w tym danych wejściowych, wyjściowych, struktur danych i struktur kontrolnych. Algorytmy uczenia maszynowego uczą się na podstawie danych i mogą być wykorzystywane do różnych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i analiza predykcyjna.
Uczenie maszynowe to zastosowanie sztucznej inteligencji, które umożliwia systemom komputerowym automatyczne uczenie się i doskonalenie na podstawie doświadczenia bez konieczności ich wyraźnego programowania. Obejmuje ono wykorzystanie algorytmów i modeli statystycznych do analizowania i wyciągania wniosków z dużych zbiorów danych oraz podejmowania dokładnych prognoz lub decyzji w oparciu o wzorce i trendy w danych. Dwa główne typy uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane, w którym model jest trenowany na oznaczonych danych, oraz uczenie bez nadzoru, w którym model uczy się identyfikować wzorce w nieoznaczonych danych.