Uczenie maszynowe to obszar informatyki, który oznacza „uczenie maszynowe”.
Jest to część koncepcji sztucznej inteligencji, która bada sposoby wykonywania przez maszyny zadań wykonywanych przez ludzi.
Jest to oprogramowanie używane w komputerach, utworzone przez predefiniowane reguły, które umożliwiają komputerom podejmowanie decyzji na podstawie wcześniejszych danych i danych używanych przez użytkownika.
Zgodnie z wykonanymi programami komputer ma zdolność podejmowania decyzji, które mogą na przykład rozwiązać problemy lub zwiększyć publikacje w Internecie.
Jak działa uczenie maszynowe?
Podstawą działania są algorytmy, czyli zdefiniowane sekwencje złożone z informacji i instrukcji, którymi będzie podążał komputer.
Te sekwencje pozwalają komputerom na podjęcie decyzji w zależności od sytuacji i wprowadzonych do niej informacji.
Jest to algorytm, który niesie informacje o tym, jak należy wykonać określone procedury i operacje lub jak należy wykonać czynność.
Istnieje kilka rodzajów języków aplikacji i programowania do korzystania z algorytmów. Różnią się one w zależności od potrzeby, która zostanie zaspokojona lub celu tworzonego algorytmu.
Rodzaje uczenia maszynowego
Istnieją dwa główne typy uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane.
Nadzorowana nauka
W uczeniu nadzorowanym do maszyny wprowadzany jest wcześniejszy zestaw danych, a sugestie, które zostaną podane użytkownikowi, muszą być podobne do danych zarejestrowanych.
Zasadniczo informacje są wykorzystywane do przewidywania oczekiwanego wyniku przez użytkownika lub klasyfikacji użytych elementów.
Przykład: zdjęcie jest umieszczane w przeglądarce internetowej, która wyszukuje informacje o pochodzeniu obrazu lub innych podobnych obrazów.
nauka nienadzorowana
W nienadzorowanym uczeniu się nie ma określonego oczekiwanego rezultatu, to znaczy nie jest możliwe przewidzenie wyników przenikania się informacji.
W tego typu uczeniu dane są grupowane, a wyniki zmieniają się zgodnie ze zmiennymi.
Przykład: w wyszukiwarce bibliotek można uzyskać różne wyniki. Zmiana wyników zależy od rodzaju przeprowadzonego wyszukiwania i stosowanych zmiennych, takich jak nazwa książki, nazwisko autora czy data publikacji.
Zobacz także znaczenie Sztuczna inteligencja.
Do czego służy uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe może być wykorzystywane do wielu funkcji. Jednym z najczęściej wykorzystywanych w dzisiejszych czasach są media społecznościowe, wyszukiwarka internetowa i marketing cyfrowy.
Na przykład algorytmy uczenia maszynowego służą do zgłaszania sugestii użytkownikowi Internetu. Wykorzystywane są w witrynach e-commerce, sieciach społecznościowych, grach, platformach do przechowywania wideo i aplikacjach do odtwarzania muzyki.
W takim przypadku algorytm wykorzystuje dane sekwencyjne i dane historii przeglądania Internetu, aby przedstawić użytkownikowi nowe sugestie. Preferencje użytkownika podczas przeglądania i udostępniania danych służą do sugerowania podobnych programów lub usług.
Są to bardziej powszechne zastosowania, ale wiedza na temat uczenia maszynowego może być również zastosowana w wielu innych sytuacjach, takich jak:
- wyszukiwanie w internecie,
- Gromadzenie i analiza danych,
- śledzenie wiadomości spamowych,
- organizacja i klasyfikacja informacji,
- szukaj oszustw w Internecie.
Różnica pomiędzy nauczanie maszynowe i głęboka nauka
Zarówno uczenie maszynowe, jak i uczenie głębokie to sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji. Ale jest między nimi różnica, ponieważ głębokie uczenie się (co oznacza głębokie uczenie się) ma cechy bardziej zbliżone do zdolności uczenia się człowieka.
Głębokie uczenie wykorzystuje również przewidywanie wyników na podstawie ustalonych danych. Różnica polega na tym, że dzieje się to bardziej precyzyjnie, bardziej podobnie do tego, co dzieje się w ludzkim mózgu, ponieważ komputer może bardziej elastycznie dostosowywać informacje.
Dzieje się tak, ponieważ w głębokim uczeniu powstaje sztuczna sieć neuronowa, która działa podobnie do sieci neuronów w ludzkim mózgu.
To właśnie ta sieć sprawia, że funkcjonowanie maszyny ma wiele podobieństw z funkcjonowaniem mózgu oraz jest w stanie uczyć się i interpretować informacje.
Zobacz także znaczenie oprogramowanie i Bitcoin.