Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do rozwoju systemów komputerowych zaprojektowanych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak percepcja wzrokowa, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie języka. AI to szeroka dziedzina, która obejmuje różne poddziedziny, w tym uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, robotykę i wizję komputerową.
Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który obejmuje opracowywanie algorytmów umożliwiających komputerom uczenie się na podstawie danych bez ich jawnego programowania. Istnieją dwa główne rodzaje uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane i uczenie bez nadzoru.
Uczenie nadzorowane to rodzaj uczenia maszynowego, który obejmuje szkolenie modelu w celu przewidywania wyników na podstawie danych wejściowych. Model jest trenowany na oznaczonym zbiorze danych, co oznacza, że każde wejście jest powiązane z odpowiednim wyjściem. Celem uczenia nadzorowanego jest nauczenie się mapowania między danymi wejściowymi i wyjściowymi, tak aby model mógł dokładnie przewidywać dane wyjściowe dla nowych danych wejściowych.
W przeciwieństwie do tego, uczenie bez nadzoru jest rodzajem uczenia maszynowego, w którym model jest trenowany na nieoznakowanym zbiorze danych. Celem uczenia bez nadzoru jest odkrywanie wzorców i struktur w danych bez wcześniejszej wiedzy o tym, jakie powinny być dane wyjściowe.
Sieci neuronowe to rodzaj algorytmu uczenia nadzorowanego, który jest inspirowany strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Sieć neuronowa składa się z warstw połączonych ze sobą węzłów, zwanych neuronami, które przetwarzają informacje. Każdy neuron otrzymuje dane wejściowe od innych neuronów, przetwarza je i generuje dane wyjściowe.
Podczas treningu sieć neuronowa dostosowuje siłę połączeń między neuronami, aby poprawić swoją wydajność. Proces ten nazywany jest propagacją wsteczną i polega na obliczaniu błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem i wykorzystaniu tego błędu do dostosowania wag połączeń między neuronami.
Uczenie się sieci polega na optymalizacji wag połączeń między neuronami w celu zminimalizowania błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem. Celem uczenia sieciowego jest znalezienie optymalnego zestawu wag, który pozwoli modelowi dokładnie przewidywać wyjścia dla nowych danych wejściowych.
Podsumowując, uczenie nadzorowane jest potężną techniką uczenia modeli uczenia maszynowego w celu przewidywania wyników na podstawie danych wejściowych. Trenując na oznaczonym zbiorze danych, model może nauczyć się mapowania między danymi wejściowymi i wyjściowymi, które można wykorzystać do dokładnego przewidywania danych wyjściowych dla nowych danych wejściowych. Sieci neuronowe to popularny rodzaj algorytmu uczenia nadzorowanego, który jest inspirowany strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Dzięki propagacji wstecznej sieci neuronowe mogą dostosowywać siłę połączeń między neuronami w celu poprawy ich wydajności i optymalizacji wag połączeń w celu zminimalizowania błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem.
Metody uczenia gradientowego dla sieci neuronowych działają przy użyciu algorytmu zejścia gradientowego w celu dostosowania wag sieci. Obejmuje to obliczenie błędu między przewidywanym wyjściem a rzeczywistym wyjściem, a następnie podjęcie kroków w kierunku najbardziej stromego zejścia funkcji błędu w celu aktualizacji wag. Proces ten jest powtarzany wielokrotnie, aż błąd zostanie zminimalizowany, a sieć zostanie wyszkolona w celu dokładnego przewidywania wyników dla nowych danych wejściowych.