A gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia (AI) egy részterülete, amely olyan algoritmusok és modellek fejlesztésére összpontosít, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak, előrejelzéseket hozzanak vagy döntéseket hozzanak anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Az ML-algoritmusokat arra tervezték, hogy elemezze és értelmezze az adatok összetett mintáit és összefüggéseit, majd ezt a tudást felhasználva tájékozott előrejelzéseket készítsen vagy lépéseket tegyen.
Az ML lényegében olyan matematikai modellek létrehozását foglalja magában, amelyek tanulhatnak az adatokból, és idővel javíthatják teljesítményüket. Ezeket a modelleket nagy mennyiségű címkézett adat felhasználásával képezik, ahol ismert a kívánt kimenet vagy eredmény. Ezen adatok elemzésével az ML algoritmusok azonosíthatnak olyan mintákat és kapcsolatokat, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy általánosítsák tudásukat, és pontos előrejelzéseket készítsenek új, nem látott adatokkal kapcsolatban.
Az ML-algoritmusoknak többféle típusa létezik, mindegyiknek megvan a maga erőssége és alkalmazása. A felügyelt tanulás egy elterjedt megközelítés, ahol az algoritmust címkézett adatok felhasználásával tanítják, ami azt jelenti, hogy a kívánt kimenetet a bemeneti adatokkal együtt biztosítják. Például egy spam e-mail osztályozási rendszerben az algoritmust a spamnek vagy nem spamnek címkézett e-mailek adatkészletének felhasználásával tanítják. Ezen e-mailek jellemzőinek elemzésével az algoritmus megtanulhatja megkülönböztetni a két kategóriát, és ennek megfelelően osztályozni az új, nem látott e-maileket.
A felügyelet nélküli tanulás viszont magában foglalja az algoritmusok betanítását címkézetlen adatokon, ahol a kívánt kimenet ismeretlen. A cél rejtett minták vagy struktúrák felfedezése az adatokban. A fürtözési algoritmusok például csoportosíthatnak hasonló adatpontokat jellemzőik vagy jellemzőik alapján. Ez hasznos lehet az ügyfélszegmentálás során, ahol az algoritmus azonosítani tudja a hasonló preferenciákkal vagy viselkedéssel rendelkező ügyfelek különböző csoportjait.
Az ML algoritmusok másik fontos típusa a megerősítő tanulás. Ebben a megközelítésben az ügynök megtanul kölcsönhatásba lépni a környezettel, és cselekvésekkel maximalizálja a jutalomjelet. Az ügynök visszajelzést kap jutalmak vagy büntetések formájában a tettei alapján, és ezt a visszajelzést használja fel az optimális politika vagy stratégia megismerésére. A megerősítő tanulást sikeresen alkalmazzák különböző területeken, például a robotikában és a játékban. Például a DeepMind által kifejlesztett AlphaGo megerősítő tanulással győzte le a világbajnok Go játékost.
Az ML algoritmusok tanulási stílusuk alapján is kategorizálhatók. A kötegelt tanulás magában foglalja az algoritmus betanítását egy rögzített adathalmazra, majd a tanult modell használatával új adatokra vonatkozó előrejelzéseket. Az online tanulás viszont lehetővé teszi, hogy az algoritmus folyamatosan frissítse modelljét, amint új adatok állnak rendelkezésre. Ez különösen hasznos olyan esetekben, amikor az adatok dinamikusak és idővel változnak.
Az ML számos alkalmazási területtel rendelkezik a különböző iparágakban. Az egészségügyben az ML algoritmusok elemezhetik az orvosi képeket a betegségek kimutatása vagy a betegek kimenetelének előrejelzése érdekében. A pénzügyekben az ML felhasználható csalások felderítésére, tőzsdei előrejelzésekre és hitelminősítésre. Az ML-t olyan ajánlórendszerekben is használják, mint például az online kiskereskedők és a streaming szolgáltatások, a tartalom személyre szabása és a felhasználói élmény javítása érdekében.
Az ML a mesterséges intelligencia egy részterülete, amely olyan algoritmusok és modellek fejlesztésére összpontosít, amelyek tanulhatnak az adatokból, és előrejelzéseket vagy döntéseket hozhatnak. Ez magában foglalja a betanítási modelleket, amelyek címkézett vagy címkézetlen adatokat használnak a minták és kapcsolatok azonosítására, amelyek aztán megalapozott előrejelzések készítésére vagy intézkedések megtételére használhatók. Az ML különféle típusú algoritmusokkal rendelkezik, beleértve a felügyelt, felügyelt és megerősített tanulást, mindegyiknek megvan a maga erőssége és alkalmazása. Az ML széles körben elterjedt számos iparágban, lehetővé téve a fejlődést az egészségügyben, a pénzügyekben, az ajánlási rendszerekben és sok más területen.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben