{"id":9490,"date":"2023-06-29T00:00:00","date_gmt":"2023-06-29T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/zrozumienie-czego-ucza-sie-modele-uczenia-maszynowego\/"},"modified":"2023-06-29T00:00:00","modified_gmt":"2023-06-29T00:00:00","slug":"zrozumienie-czego-ucza-sie-modele-uczenia-maszynowego","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/zrozumienie-czego-ucza-sie-modele-uczenia-maszynowego\/","title":{"rendered":"Zrozumienie, czego ucz\u0105 si\u0119 modele uczenia maszynowego"},"content":{"rendered":"
\n
Na czym polega uczenie g\u0142\u0119bokie?<\/div>\n
Uczenie g\u0142\u0119bokie bazuje na warstwach sieci neuronowych, kt\u00f3re s\u0105 algorytmami modelowanymi w przybli\u017ceniu do sposobu dzia\u0142ania ludzkich m\u00f3zg\u00f3w<\/b>. Trening z du\u017c\u0105 ilo\u015bci\u0105 danych konfiguruje neurony w sieci neuronowej. Wynikiem takiego treningu jest model uczenia g\u0142\u0119bokiego, kt\u00f3ry po przeszkoleniu przetwarza nowe dane. Cached<\/div>\n
\n\t\t\t\t\t Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na<\/span> www.oracle.com<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n<\/p><\/div>\n
\n
<\/div>\n

Uczenie maszynowe sta\u0142o si\u0119 modnym s\u0142owem w bran\u017cy technologicznej, ale czy naprawd\u0119 rozumiemy, czego ucz\u0105 si\u0119 modele uczenia maszynowego? Aby odpowiedzie\u0107 na to pytanie, musimy najpierw wyja\u015bni\u0107, czym jest uczenie g\u0142\u0119bokie, jaka jest r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy uczeniem nadzorowanym i nienadzorowanym oraz jakie s\u0105 r\u00f3\u017cne rodzaje uczenia maszynowego. <\/p>\n

<\/div>\n

Deep learning to podzbi\u00f3r uczenia maszynowego, kt\u00f3ry obejmuje wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do trenowania modeli. Modele te s\u0105 przeznaczone do uczenia si\u0119 na podstawie du\u017cych ilo\u015bci danych, dzi\u0119ki czemu idealnie nadaj\u0105 si\u0119 do zada\u0144 takich jak rozpoznawanie obraz\u00f3w i przetwarzanie j\u0119zyka naturalnego. Modele g\u0142\u0119bokiego uczenia sk\u0142adaj\u0105 si\u0119 z wielu warstw po\u0142\u0105czonych ze sob\u0105 w\u0119z\u0142\u00f3w, kt\u00f3re przetwarzaj\u0105 informacje w spos\u00f3b hierarchiczny. Gdy dane przep\u0142ywaj\u0105 przez sie\u0107, ka\u017cda warstwa wyodr\u0119bnia bardziej z\u0142o\u017cone funkcje, a\u017c ostatnia warstwa generuje dane wyj\u015bciowe. <\/p>\n

<\/div>\n

Uczenie nadzorowane i nienadzorowane to dwie kategorie uczenia maszynowego. Uczenie nadzorowane polega na dostarczaniu modelowi oznaczonych danych, co oznacza, \u017ce ka\u017cdy punkt danych jest powi\u0105zany z okre\u015blonym wynikiem. Nast\u0119pnie model uczy si\u0119 przewidywa\u0107 prawid\u0142owe dane wyj\u015bciowe dla nowych, nieoznakowanych danych. Z kolei uczenie bez nadzoru polega na dostarczaniu modelowi nieoznakowanych danych i pozwalaniu mu na samodzielne znajdowanie wzorc\u00f3w i struktur. <\/p>\n

<\/div>\n

Uczenie nadzorowane sk\u0142ada si\u0119 z trzech typ\u00f3w: klasyfikacji, regresji i wykrywania obiekt\u00f3w. Klasyfikacja obejmuje przewidywanie kategorycznych danych wyj\u015bciowych, takich jak oznaczenie obrazu jako kota lub psa. Regresja obejmuje przewidywanie liczbowych danych wyj\u015bciowych, takich jak szacowanie ceny domu na podstawie jego cech. Wykrywanie obiekt\u00f3w obejmuje etykietowanie i identyfikowanie obiekt\u00f3w na obrazie. <\/p>\n

<\/div>\n

Istniej\u0105 trzy rodzaje uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem. Uczenie ze wzmocnieniem polega na tym, \u017ce agent uczy si\u0119 metod\u0105 pr\u00f3b i b\u0142\u0119d\u00f3w, otrzymuj\u0105c nagrody za dobre dzia\u0142ania i kary za z\u0142e dzia\u0142ania. <\/p>\n

<\/div>\n

Czego wi\u0119c uczy si\u0119 model uczenia maszynowego? Uczy si\u0119 rozpoznawa\u0107 wzorce i struktur\u0119 w danych, na kt\u00f3rych zosta\u0142 przeszkolony. Oznacza to, \u017ce je\u015bli model zosta\u0142 wytrenowany na obrazach kot\u00f3w i ps\u00f3w, nauczy si\u0119 je rozr\u00f3\u017cnia\u0107 na podstawie cech takich jak kolor i kszta\u0142t. Nale\u017cy jednak pami\u0119ta\u0107, \u017ce model jest tylko tak dobry, jak dane, na kt\u00f3rych zosta\u0142 wyszkolony. Je\u015bli dane s\u0105 tendencyjne lub niekompletne, model nie b\u0119dzie w stanie dobrze generalizowa\u0107 na nowe, niewidoczne dane. <\/p>\n

<\/div>\n

Podsumowuj\u0105c, modele uczenia maszynowego ucz\u0105 si\u0119 rozpoznawa\u0107 wzorce i struktur\u0119 w danych, na kt\u00f3rych zosta\u0142y wytrenowane. Uczenie g\u0142\u0119bokie to podzbi\u00f3r uczenia maszynowego, kt\u00f3ry 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. Istniej\u0105 trzy rodzaje uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie bez nadzoru i uczenie ze wzmocnieniem. Rozumiej\u0105c te poj\u0119cia, mo\u017cemy lepiej zrozumie\u0107, czego ucz\u0105 si\u0119 modele uczenia maszynowego i jak s\u0105 one wykorzystywane w r\u00f3\u017cnych aplikacjach.<\/p><\/div>\n

\n
FAQ<\/div>\n
\n
Jak uczy si\u0119 sztuczna inteligencja?<\/div>\n

Sztuczna inteligencja uczy si\u0119 poprzez proces zwany uczeniem maszynowym, kt\u00f3ry polega na wprowadzaniu du\u017cych ilo\u015bci danych do algorytm\u00f3w i modeli, umo\u017cliwiaj\u0105c im uczenie si\u0119 wzorc\u00f3w i relacji w danych. Modele te s\u0105 nast\u0119pnie w stanie przewidywa\u0107 lub podejmowa\u0107 decyzje w oparciu o nowe dane wej\u015bciowe. Istniej\u0105 r\u00f3\u017cne rodzaje uczenia maszynowego, w tym nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniaj\u0105ce, z kt\u00f3rych ka\u017cdy obejmuje r\u00f3\u017cne metody szkolenia i uczenia si\u0119 na podstawie danych. Og\u00f3lnie rzecz bior\u0105c, im wi\u0119cej danych ma sztuczna inteligencja i im lepsza jest jako\u015b\u0107 tych danych, tym skuteczniej b\u0119dzie si\u0119 ona uczy\u0107 i dokonywa\u0107 trafnych prognoz.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Na czym polega uczenie g\u0142\u0119bokie? Uczenie g\u0142\u0119bokie bazuje na warstwach sieci neuronowych, kt\u00f3re s\u0105 algorytmami modelowanymi w przybli\u017ceniu do sposobu dzia\u0142ania ludzkich m\u00f3zg\u00f3w. Trening z du\u017c\u0105 ilo\u015bci\u0105 danych konfiguruje neurony w sieci neuronowej. Wynikiem takiego treningu jest model uczenia g\u0142\u0119bokiego, kt\u00f3ry po przeszkoleniu przetwarza nowe dane. Cached Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej na www.oracle.com Uczenie maszynowe sta\u0142o … Dowiedz si\u0119 wi\u0119cej<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3852,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6216],"tags":[],"class_list":["post-9490","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-interpretowalnosc-modelu"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9490","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3852"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9490"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9490\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9490"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9490"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/tech-lib.net\/tech\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9490"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}