Uczenie Maszynowe (Machine Learning)

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) to gałąź sztucznej inteligencji, która polega na tworzeniu algorytmów i modeli statystycznych, które umożliwiają komputerom zdolność do uczenia się i podejmowania decyzji na podstawie danych, bez konieczności bycia wprost zaprogramowanymi do wykonania konkretnego zadania.

Kluczowe elementy uczenia maszynowego:

• Dane: W uczeniu maszynowym dane są podstawą do analizy i wyciągania wniosków. Mogą to być dane historyczne, dane w czasie rzeczywistym, dane strukturalne lub niestrukturalne.

• Algorytmy: To zestaw instrukcji dla komputera, jak przetwarzać dane. W uczeniu maszynowym wykorzystuje się różne algorytmy, w zależności od rodzaju zadania, jak np. algorytmy klasyfikacyjne, regresyjne czy algorytmy oparte na sieciach neuronowych.

• Model: Jest to wynik "uczenia się" algorytmu, który może być stosowany do przewidywania lub rozpoznawania wzorców w nowych danych.

Typy uczenia maszynowego:

Uczenie nadzorowane (Supervised Learning)

W uczeniu nadzorowanym algorytm uczy się na podstawie przykładów, które są etykietowane. Czyli każda para danych wejściowych jest powiązana z odpowiednią odpowiedzią wyjściową. Przykładami mogą być klasyfikacja (np. rozpoznawanie czy e-mail jest spamem) oraz regresja (np. przewidywanie cen domów).

Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning)

Tutaj algorytm analizuje i kategoryzuje dane, które nie są etykietowane. Algorytm próbuje znaleźć ukryte wzorce w danych. Przykłady to grupowanie (clustering) i redukcja wymiarowości.

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning)

W uczeniu ze wzmocnieniem algorytm uczący się (agent) podejmuje decyzje na podstawie wyników swoich poprzednich akcji i otrzymywanych za nie nagród lub kar, dążąc do maksymalizacji sumy nagród. Przykładem zastosowania jest samojeżdżący samochód, który uczy się optymalnych tras i manewrów.

Uczenie maszynowe ma szerokie zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, bezpieczeństwo, produkcja, marketing i wiele innych, gdzie przetwarzanie dużych zbiorów danych i automatyczne wnioskowanie są kluczowe.