Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych i poprawianie ich wydajności w czasie bez wyraźnego programowania. Wykorzystuje algorytmy do analizowania danych i budowania modeli, które mogą identyfikować wzorce, klasyfikować dane oraz też je przewidywać. Uczenie maszynowe zrewolucjonizowało sposób interakcji z technologią  – od asystentów głosowych aż po samojezdne auta. Dzięki możliwości szybkiego i dokładnego przetwarzania dużych ilości danych pomaga firmom podejmować bardziej świadome decyzje, zautomatyzować procesy i także tworzyć spersonalizowane doświadczenia dla klientów.

Z tego artykułu dowiesz się, czym jest uczenie maszynowe. Zapoznasz się również z jego historią i możliwościami, jakie daje w dzisiejszym świecie.

Spis treści:

Uczenie maszynowe – historia;

Uczenie maszynowe – podstawy;

Czy uczenie maszynowe to sztuczna inteligencja?

Podsumowanie;

Uczenie maszynowe – historia

Uczenie maszynowe istnieje od lat 50. XX wieku, kiedy to Alan Turing i inni pionierzy po raz pierwszy zaczęli badać możliwości sztucznej inteligencji. Od tego czasu ma ono coraz więcej możliwości i zastosowań. Dziś służy do rozwiązywania złożonych problemów w różnorodnych dziedzinach: finansach, opiece zdrowotnej, robotyce i wielu innych. Stało się ono również niezbędnym narzędziem dla wielu firm. Zrewolucjonizowało sposób, w jaki przeglądamy dane i wchodzimy z nimi w interakcje we współczesnym świecie.

Już w roku 1959 Arthur Samuel użył tego terminu, gdy rozwijał program do szkolenia zawodników szachowych. Powiedział, że daje ono komputerom możliwość uczenia się bez konkretnego zaprogramowania ich do pewnych rozwiązań.

W roku 1965 na Uniwersytecie Stanforda powstał program do automatyzacji analiz i identyfikacji molekuł związków organicznych nieznanych wówczas chemikom. Był to system Dendral, po którym na wiele lat temat uczenia maszynowego ucichł.  

W latach 80. i 90. XX wieku uczenie maszynowe znowu zyskało na popularności. Wykonano wiele prac prac w dziedzinie sztucznej inteligencji, w tym wykorzystanie algorytmów do rozwiązywania problemów. W tym czasie pojawiły się również nowe techniki, takie jak sieci neuronowe, które stały się popularne wśród naukowców.

W ostatnich latach stało się ono jeszcze bardziej popularne, a wiele firm wykorzystuje je do rozwiązywania problemów biznesowych. Jest używane w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, finanse, robotyka i wiele innych.

Uczenie maszynowe – podstawy

Uczenie maszynowe to gałąź świata IT, która umożliwia komputerom uczenie się oraz również dokonywanie prognoz na podstawie danych. Jest to szybko rozwijająca się dziedzina, która może zrewolucjonizować wiele branż. Jest to element sztucznej inteligencji, który polega na wykorzystaniu algorytmów do wyciągania wniosków i tworzenia modeli na podstawie danych. Są one wykorzystywane do wykrywania wzorców oraz też sporządzania predykcji.

Dzieli się na trzy główne kategorie: nadzorowane, nienadzorowane i wspomagane. Ten pierwszy rodzaj to wykorzystanie danych treningowych do nauczenia algorytmu wykrywania wzorców i tworzenia predykcji. Nienadzorowane polega na wykrywaniu wzorców bez użycia danych treningowych. Ostatni rodzaj to wykorzystanie algorytmów do wspomagania ludzkiego wnioskowania. Jest używane w wielu dziedzinach – od systemów rozpoznawania twarzy po narzędzia do diagnostyki medycznej. Dzięki zdolności do ciągłego doskonalenia się w oparciu o informacje zwrotne z danych, stało się ono niezbędnym narzędziem sukcesu biznesowego w XXI wieku.

Czy uczenie maszynowe to sztuczna inteligencja?

Nie, ono sztuczną inteligencją, chociaż jest jedną z jej gałęzi. Jest techniką, która pozwala komputerom wykonywać zadania wymagające inteligencji, takie jak rozpoznawanie obrazów, rozumienie języka naturalnego i przewidywanie przyszłych wyników. Sztuczna inteligencja to szersze pojęcie, które obejmuje różne techniki, w tym również uczenie maszynowe, które pozwalają komputerom na samodzielną naukę i wykonywanie zadań.

Machine learning to podzbiór AI skoncentrowany na opracowywaniu programów komputerowych, które mogą doskonalić się na podstawie danych oraz również poprawiać ich wydajność w czasie. Algorytmy te wykorzystują techniki statystyczne, aby dać komputerom możliwość „uczenia się” na podstawie danych bez wyraźnego programowania. Oznacza to, że można je wykorzystać do tworzenia aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, które mogą podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to przyszłość. Nie ma dzisiaj branży, która nie korzystałaby z tych osiągnięć techniki. Począwszy od aplikacji do rozpoznawania mowy, twarzy, odcisków palców do samobieżnych samochodów, które nie potrzebują kierowcy, żeby bezpiecznie poruszać się po drogach. Sztuczna inteligencja to technologia pozwalająca maszynom na wykonywanie zadań, które wcześniej wymagały ludzkiego udziału. Uczenie maszynowe pozwala urządzeniom na uczenie się i wykonywanie zadań na podstawie danych, które są im dostarczane. Obie technologie są wykorzystywane w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, transport, finanse, bezpieczeństwo i wiele innych. Wraz z postępem technologicznym rośnie również potencjał uczenia maszynowego do zrewolucjonizowania sposobu, w jaki pracujemy i żyjemy. Choć istnieje ono już od kilkudziesięciu lat, to z każdym rokiem jego znaczenie wzrasta.