Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji (SI), która koncentruje się na rozwijaniu algorytmów i modeli komputerowych, które pozwalają systemom komputerowym na naukę i doskonalenie się na podstawie doświadczeń.
W uczeniu maszynowym, systemy komputerowe są trenowane do rozwiązywania określonych zadań lub wykonywania określonych czynności bez wyraźnego programowania. Zamiast tego, algorytmy uczą się na podstawie dostępnych danych i doświadczeń, dzięki czemu mogą dokonywać predykcji, klasyfikować dane, rozpoznawać wzorce i wiele innych zadań.
Uczenie maszynowe ma wiele zastosowań, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza danych, automatyczne tłumaczenie języków, rekomendacje produktów, diagnozowanie chorób, autonomia pojazdów i wiele innych.
Podstawowymi technikami uczenia maszynowego są uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem. Uczenie nadzorowane polega na korzystaniu z etykietowanych danych treningowych, uczenie nienadzorowane polega na wykrywaniu wzorców w danych, a uczenie ze wzmocnieniem polega na interakcji z otoczeniem w celu osiągnięcia określonych celów.
Wartością uczenia maszynowego jest to, że może ono pomóc w rozwiązywaniu skomplikowanych problemów i przewidywaniu wyników na podstawie analizy danych, co jest szczególnie przydatne w dzisiejszym świecie pełnym dużych ilości informacji.
Uczenie maszynowe jest dziedziną rozwijającą się bardzo dynamicznie, a jego znaczenie w przemyśle i nauce ciągle rośnie.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz