Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest dziedziną sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom uczenie się bez konieczności programowania ich bezpośrednio. Maszyny mogą analizować dane, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie tych informacji.
Przykłady zastosowań uczenia maszynowego to systemy rekomendacyjne w serwisach streamingowych, rozpoznawanie mowy przez asystentów wirtualnych, czy analiza obrazów w medycynie.
Ogólnie można wyróżnić trzy główne typy uczenia maszynowego:
- Uczenie nadzorowane: model jest uczony na podstawie danych wejściowych i odpowiedzi oczekiwanych, aby w przyszłości móc przewidzieć odpowiedzi dla nowych danych.
- Uczenie nienadzorowane: model jest uczony bez etykietowanych danych wyjściowych, a celem jest odkrycie wzorców i struktur w danych.
- Uczenie ze wzmocnieniem: agent uczy się na podstawie prób i błędów, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania.
Uczenie maszynowe ma ogromne znaczenie w dzisiejszym świecie i znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak przemysł, finanse, czy medycyna.
Więcej informacji na temat uczenia maszynowego można znaleźć na stronie Wikipedia.