Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι ένα υποπεδίο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) που εστιάζει στην ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν και να κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Οι αλγόριθμοι ML έχουν σχεδιαστεί για να αναλύουν και να ερμηνεύουν πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις σε δεδομένα και στη συνέχεια να χρησιμοποιούν αυτή τη γνώση για να κάνουν εμπεριστατωμένες προβλέψεις ή να αναλαμβάνουν ενέργειες.
Στον πυρήνα της, η ML περιλαμβάνει τη δημιουργία μαθηματικών μοντέλων που μπορούν να μάθουν από δεδομένα και να βελτιώσουν την απόδοσή τους με την πάροδο του χρόνου. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων με ετικέτα, όπου είναι γνωστό το επιθυμητό αποτέλεσμα ή αποτέλεσμα. Αναλύοντας αυτά τα δεδομένα, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να προσδιορίσουν μοτίβα και σχέσεις που τους επιτρέπουν να γενικεύουν τις γνώσεις τους και να κάνουν ακριβείς προβλέψεις για νέα, αόρατα δεδομένα.
Υπάρχουν διάφοροι τύποι αλγορίθμων ML, ο καθένας με τα δικά του δυνατά σημεία και εφαρμογές. Η εποπτευόμενη μάθηση είναι μια κοινή προσέγγιση όπου ο αλγόριθμος εκπαιδεύεται χρησιμοποιώντας δεδομένα με ετικέτα, που σημαίνει ότι η επιθυμητή έξοδος παρέχεται μαζί με τα δεδομένα εισόδου. Για παράδειγμα, σε ένα σύστημα ταξινόμησης ανεπιθύμητων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, ο αλγόριθμος θα εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου που επισημαίνονται είτε ως ανεπιθύμητα είτε ως ανεπιθύμητα. Αναλύοντας τα χαρακτηριστικά αυτών των μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, ο αλγόριθμος μπορεί να μάθει να διακρίνει μεταξύ των δύο κατηγοριών και να ταξινομεί ανάλογα τα νέα, αόρατα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου.
Η μάθηση χωρίς επίβλεψη, από την άλλη πλευρά, περιλαμβάνει αλγόριθμους εκπαίδευσης σε δεδομένα χωρίς ετικέτα, όπου η επιθυμητή έξοδος είναι άγνωστη. Ο στόχος είναι να ανακαλύψετε κρυφά μοτίβα ή δομές στα δεδομένα. Οι αλγόριθμοι ομαδοποίησης, για παράδειγμα, μπορούν να ομαδοποιήσουν παρόμοια σημεία δεδομένων με βάση τα χαρακτηριστικά ή τα χαρακτηριστικά τους. Αυτό μπορεί να είναι χρήσιμο στην τμηματοποίηση πελατών, όπου ο αλγόριθμος μπορεί να προσδιορίσει διακριτές ομάδες πελατών με παρόμοιες προτιμήσεις ή συμπεριφορές.
Ένας άλλος σημαντικός τύπος αλγορίθμου ML είναι η ενισχυτική μάθηση. Σε αυτή την προσέγγιση, ένας πράκτορας μαθαίνει να αλληλεπιδρά με ένα περιβάλλον και να μεγιστοποιεί ένα σήμα ανταμοιβής αναλαμβάνοντας ενέργειες. Ο πράκτορας λαμβάνει ανατροφοδότηση με τη μορφή ανταμοιβών ή κυρώσεων με βάση τις ενέργειές του και χρησιμοποιεί αυτά τα σχόλια για να μάθει τη βέλτιστη πολιτική ή στρατηγική. Η ενισχυτική μάθηση έχει εφαρμοστεί με επιτυχία σε διάφορους τομείς, όπως η ρομποτική και το παιχνίδι. Για παράδειγμα, το AlphaGo, που αναπτύχθηκε από την DeepMind, χρησιμοποίησε ενισχυτική μάθηση για να νικήσει τον παγκόσμιο πρωταθλητή παίκτη Go.
Οι αλγόριθμοι ML μπορούν επίσης να κατηγοριοποιηθούν με βάση το μαθησιακό τους στυλ. Η μαζική εκμάθηση περιλαμβάνει την εκπαίδευση του αλγόριθμου σε ένα σταθερό σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια τη χρήση του μοντέλου που μαθαίνεται για να κάνει προβλέψεις για νέα δεδομένα. Η διαδικτυακή μάθηση, από την άλλη πλευρά, επιτρέπει στον αλγόριθμο να ενημερώνει συνεχώς το μοντέλο του καθώς γίνονται διαθέσιμα νέα δεδομένα. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο σε σενάρια όπου τα δεδομένα είναι δυναμικά και αλλάζουν με την πάροδο του χρόνου.
Η ML έχει ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών σε διάφορους κλάδους. Στην υγειονομική περίθαλψη, οι αλγόριθμοι ML μπορούν να αναλύσουν ιατρικές εικόνες για να ανιχνεύσουν ασθένειες ή να προβλέψουν τα αποτελέσματα των ασθενών. Στα χρηματοοικονομικά, το ML μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ανίχνευση απάτης, πρόβλεψη χρηματιστηρίου και πιστοληπτική βαθμολόγηση. Το ML χρησιμοποιείται επίσης σε συστήματα συστάσεων, όπως αυτά που χρησιμοποιούνται από διαδικτυακούς λιανοπωλητές και υπηρεσίες ροής, για την εξατομίκευση του περιεχομένου και τη βελτίωση της εμπειρίας χρήστη.
Η ML είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που εστιάζει στην ανάπτυξη αλγορίθμων και μοντέλων που μπορούν να μάθουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις. Περιλαμβάνει μοντέλα εκπαίδευσης που χρησιμοποιούν δεδομένα με ετικέτα ή χωρίς ετικέτα για τον εντοπισμό μοτίβων και σχέσεων, τα οποία στη συνέχεια μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να γίνουν εμπεριστατωμένες προβλέψεις ή να αναληφθούν ενέργειες. Η ML έχει διάφορους τύπους αλγορίθμων, συμπεριλαμβανομένων των εποπτευόμενων, χωρίς επίβλεψη και της ενισχυτικής μάθησης, ο καθένας με τα δικά του δυνατά σημεία και εφαρμογές. Η ML έχει βρει ευρεία χρήση σε πολλές βιομηχανίες, επιτρέποντας προόδους στην υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά, τα συστήματα συστάσεων και πολλούς άλλους τομείς.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Τι είναι το κείμενο σε ομιλία (TTS) και πώς λειτουργεί με την τεχνητή νοημοσύνη;
- Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
- Μπορεί η μηχανική μάθηση να προσφέρει κάποια διαλογική βοήθεια;
- Τι είναι η παιδική χαρά TensorFlow;
- Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων;
- Ποια είναι μερικά παραδείγματα υπερπαραμέτρων του αλγορίθμου;
- Τι είναι η εκμάθηση συνόλου;
- Τι γίνεται αν ένας επιλεγμένος αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης δεν είναι κατάλληλος και πώς μπορεί κανείς να βεβαιωθεί ότι θα επιλέξει τον σωστό;
- Χρειάζεται επίβλεψη ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσής του;
- Ποιες είναι οι βασικές παράμετροι που χρησιμοποιούνται σε αλγόριθμους βασισμένους σε νευρωνικά δίκτυα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning