Машинско учење је подобласт вештачке интелигенције (АИ) која се фокусира на развој алгоритама и модела који омогућавају рачунарима да уче и доносе предвиђања или одлуке без експлицитног програмирања. То је моћан алат који омогућава машинама да аутоматски анализирају и тумаче сложене податке, идентификују обрасце и доносе информисане одлуке или предвиђања.
У суштини, машинско учење укључује употребу статистичких техника како би се омогућило рачунарима да уче из података и побољшају своје перформансе на одређеном задатку током времена. Ово се постиже стварањем модела који могу да генерализују на основу података и доносе предвиђања или одлуке на основу нових, невидљивих инпута. Ови модели се обучавају коришћењем означених или неозначених података, у зависности од типа алгоритма учења који се користи.
Постоји неколико типова алгоритама за машинско учење, од којих је сваки погодан за различите врсте задатака и података. Учење под надзором је један такав приступ где се модел обучава коришћењем означених података, где је сваки улаз повезан са одговарајућим излазом или ознаком. На пример, у задатку класификације нежељене е-поште, алгоритам се обучава коришћењем скупа података е-порука означених као непожељна или непожељна. Модел затим учи да класификује нове, невидљиве е-поруке на основу образаца које је научио из података о обуци.
Учење без надзора, с друге стране, укључује моделе обуке који користе неозначене податке. Циљ је открити обрасце или структуру унутар података без претходног знања о излазу или ознакама. Груписање је уобичајена техника учења без надзора, где алгоритам групише сличне тачке података заједно на основу њихових инхерентних сличности или разлика.
Још један важан тип машинског учења је учење уз помоћ. У овом приступу, агент учи да комуницира са окружењем и максимизира сигнал награде предузимањем радњи. Агент истражује окружење, прима повратне информације у облику награда или казни и прилагођава своје акције како би максимизирао кумулативну награду током времена. Ова врста учења је успешно примењена на задатке као што су играње игрица, роботика и аутономна вожња.
Машинско учење има широк спектар примена у различитим индустријама. У здравству, може се користити за предвиђање исхода болести, идентификацију образаца на медицинским сликама или персонализацију планова лечења. У финансијама, алгоритми машинског учења могу се користити за откривање превара, кредитно бодовање и алгоритамско трговање. Остале апликације укључују обраду природног језика, компјутерски вид, системе препорука и још много тога.
Машинско учење је подобласт вештачке интелигенције која се фокусира на развој алгоритама и модела који омогућавају рачунарима да уче из података и доносе предвиђања или одлуке. Укључује употребу статистичких техника за обуку модела користећи означене или необележене податке, и има различите типове алгоритама погодних за различите задатке и податке. Машинско учење има бројне примене у различитим индустријама, што га чини моћним алатом за решавање сложених проблема и доношење одлука заснованих на подацима.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
- Шта је ТенсорБоард?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг