Uczenie maszynowe (Machine Learning) to dziedzina sztucznej inteligencji, która zajmuje się rozwijaniem algorytmów i technik, pozwalających komputerom na uczenie się i doskonalenie na podstawie danych. To szeroka dziedzina obejmująca różne podejścia i techniki uczenia, w tym uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem.
Sieci neuronowe
Sieci neuronowe (Neural Networks) to rodzaj modeli uczenia maszynowego inspirowanych biologicznymi neuronami. Składają się z wielu warstw neuronów, które przetwarzają dane hierarchicznie. Głębokie sieci neuronowe (Deep Neural Networks) są jednym z najpopularniejszych rodzajów sieci neuronowych i znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i wiele innych.
Różnice i zastosowania
Uczenie maszynowe jest szerszą dziedziną, która obejmuje różne techniki, w tym sieci neuronowe. Sieci neuronowe są szczególnie skuteczne w zadaniach, w których istnieją złożone wzorce i struktury danych, takie jak analiza obrazów, rozpoznawanie mowy i przetwarzanie sekwencji danych. Jednak istnieją również inne podejścia w uczeniu maszynowym, które są skuteczne w innych rodzajach problemów.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz