Maŝinlernado (ML) estas subkampo de Artefarita Inteligenteco (AI) kiu temigas la evoluon de algoritmoj kaj modeloj kiuj ebligas komputilojn lerni kaj fari prognozojn aŭ decidojn sen esti eksplicite programitaj. ML-algoritmoj estas dizajnitaj por analizi kaj interpreti kompleksajn padronojn kaj rilatojn en datumoj, kaj tiam uzi ĉi tiun scion por fari informitajn prognozojn aŭ fari agojn.
En ĝia kerno, ML implikas la kreadon de matematikaj modeloj kiuj povas lerni de datumoj kaj plibonigi sian efikecon laŭlonge de la tempo. Tiuj modeloj estas trejnitaj uzante grandajn kvantojn de etikeditaj datenoj, kie la dezirata produktaĵo aŭ rezulto estas konata. Analizante ĉi tiujn datumojn, ML-algoritmoj povas identigi ŝablonojn kaj rilatojn, kiuj permesas al ili ĝeneraligi sian scion kaj fari precizajn prognozojn pri novaj, neviditaj datumoj.
Estas pluraj specoj de ML-algoritmoj, ĉiu kun siaj propraj fortoj kaj aplikoj. Kontrolita lernado estas ofta aliro kie la algoritmo estas trejnita uzante etikeditajn datenojn, signifante ke la dezirata produktaĵo estas disponigita kune kun la enirdatenoj. Ekzemple, en spama retpoŝta klasifiksistemo, la algoritmo estus trejnita uzante datumaron de retpoŝtoj etikeditaj kiel aŭ spamo aŭ ne spamo. Analizante la karakterizaĵojn de ĉi tiuj retpoŝtoj, la algoritmo povas lerni distingi inter la du kategorioj kaj klasifiki novajn, neviditajn retpoŝtojn laŭe.
Nekontrolita lernado, aliflanke, implikas trejnadon de algoritmoj sur neetikeditaj datenoj, kie la dezirata produktaĵo estas nekonata. La celo estas malkovri kaŝitajn ŝablonojn aŭ strukturojn en la datumoj. Clustering-algoritmoj, ekzemple, povas grupigi similajn datenpunktojn kune surbaze de siaj trajtoj aŭ karakterizaĵoj. Tio povas esti utila en klientsegmentado, kie la algoritmo povas identigi apartajn grupojn de klientoj kun similaj preferoj aŭ kondutoj.
Alia grava speco de ML-algoritmo estas plifortiga lernado. En ĉi tiu aliro, agento lernas interagi kun medio kaj maksimumigi rekompencan signalon farante agojn. La agento ricevas religon en la formo de rekompencoj aŭ punoj bazitaj sur siaj agoj, kaj ĝi uzas ĉi tiun religon por lerni la optimuman politikon aŭ strategion. Plifortiga lernado estis sukcese aplikita en diversaj domajnoj, kiel ekzemple robotiko kaj ludado. Ekzemple, AlphaGo, evoluigita fare de DeepMind, uzis plifortigan lernadon por venki la mondĉampionon Go-ludanton.
ML-algoritmoj ankaŭ povas esti klasifikitaj surbaze de sia lernstilo. Bata lernado implikas trejni la algoritmon sur fiksa datumaro kaj poste uzi la lernitan modelon por fari prognozojn pri novaj datumoj. Reta lernado, aliflanke, permesas al la algoritmo ĝisdatigi sian modelon ade kiam novaj datenoj iĝas haveblaj. Ĉi tio estas precipe utila en scenaroj kie la datumoj estas dinamikaj kaj ŝanĝiĝas laŭlonge de la tempo.
ML havas larĝan gamon de aplikoj tra diversaj industrioj. En kuracado, ML-algoritmoj povas analizi medicinajn bildojn por detekti malsanojn aŭ antaŭdiri pacientajn rezultojn. En financo, ML povas esti uzita por fraŭdodetekto, borsmerkata prognozo kaj kreditpoentado. ML ankaŭ estas uzata en rekomendaj sistemoj, kiel tiuj uzataj de interretaj podetalistoj kaj fluaj servoj, por personecigi enhavon kaj plibonigi la sperton de uzanto.
ML estas subkampo de AI, kiu temigas la evoluon de algoritmoj kaj modeloj, kiuj povas lerni de datumoj kaj fari antaŭdirojn aŭ decidojn. Ĝi implikas trejni modelojn uzantajn etikeditajn aŭ neetikeditajn datenojn por identigi padronojn kaj rilatojn, kiuj tiam povas esti uzitaj por fari informitajn prognozojn aŭ fari agojn. ML havas diversajn specojn de algoritmoj, inkluzive de kontrolita, nekontrolita kaj plifortiga lernado, ĉiu kun siaj propraj fortoj kaj aplikoj. ML trovis vastan uzon en multaj industrioj, ebligante progresojn en sanservo, financo, rekomendsistemoj kaj multaj aliaj domajnoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)