Razumevanje mašinskog učenja (ML)

Mašinsko učenje (ML) i veštačka inteligencija (AI) su poslednjih godina izazvali veliko interesovanje javnosti, pri čemu su oba termina praktično uobičajena u IT jeziku.

Razumevanje mašinskog učenja (ML)

Mašinsko učenje (ML) je potpolje veštačke inteligencije (AI) koje automatizuje analizu i predviđanje podataka pomoću algoritama i statističkih modela. Omogućava sistemima da prepoznaju obrasce i korelacije u ogromnim količinama podataka i može se primeniti na niz aplikacija kao što su prepoznavanje slika, obrada prirodnog jezika i druge. ML je u osnovi učenje iz podataka. To je kontinuirana metoda razvoja algoritama koji mogu učiti iz prošlih podataka i predvideti buduće podatke. U ovom pristupu, ML algoritmi mogu kontinuirano da poboljšavaju svoje performanse tokom vremena otkrivanjem prethodno nepoznatih ili neotkrivenih obrazaca.
Fotografija preuzeta sa: https://claudeai.wiki/ 

Vrste algoritama za mašinsko učenje

Obično postoje 4 tipa algoritama mašinskog učenja.

1. Učenje pod nadzorom

Učenje pod nadzorom uključuje obezbeđivanje ML sistemu sa označenim podacima, koji mu pomažu da shvati kako se jedinstvene varijable povezuju jedna sa drugom. Kada se predstavi sa novim tačkama podataka, sistem primenjuje ovo znanje da bi napravio predviđanja i odluke.

2. Učenje bez nadzora

Za razliku od nadgledanog učenja, za učenje bez nadzora nisu potrebni označeni podaci i radije koristi nekoliko metoda grupisanja za otkrivanje obrazaca u ogromnim količinama neoznačenih podataka.

3. Učenje sa pojačanjem

Učenje sa pojačanjem podrazumeva obuku agenta da deluje u specifičnom kontekstu nagrađujući ili kažnjavajući ga za svoje postupke.

4. Transfer Learning

Prenos učenja uključuje korišćenje znanja iz prethodnih aktivnosti za efikasno učenje novih veština.

Primeri mašinskog učenja

1. Prepoznavanje slika:

Mašinsko učenje se primenjuje na fotografijama i video zapisima za prepoznavanje objekata, ljudi, znamenitosti i drugih vizuelnih prikaza. Google fotografije koriste ML da bi razumele lica, lokacije i druge elemente na slikama tako da se mogu lako pretraživati i kategorizovati.

2. Obrada prirodnog jezika (NLP):

NLP omogućava mašinama da tumače jezik kao što to čine ljudi. Automatizovani čet-botovi za korisničku podršku, na primer, koriste ML algoritme da bi pouzdano odgovorili na upite tako što razumeju tekst i prepoznaju svrhu iza toga.

3. Prepoznavanje govora:

ML se koristi da omogući kompjuterima da razumeju govorne obrasce. Ova tehnologija se koristi za aplikacije za prepoznavanje glasa kao što su Amazon-ov Aleka ili Apple-ov Siri.

4. Mašine za preporuke:

Algoritmi mašinskog učenja identifikuju obrasce u podacima i daju predloge na osnovu tih obrazaca. Netflix, na primer, primenjuje algoritme mašinskog učenja da bi gledaocima predložio filmove ili TV emisije.

5. Automobili koji se sami voze:

Mašinsko učenje je u srcu samovozećih automobila. Koristi se za otkrivanje objekata i navigaciju, omogućavajući automobilima da identifikuju i kreću oko prepreka u svom okruženju.