Strojové učení je podoblastí umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů a modelů, které umožňují počítačům "učit se" z dat. Místo explicitního programování pro každý úkol se počítače učí z příkladů a vzorů v datech, čímž se zlepšují v daném úkolu.
Jak funguje strojové učení?
Základní princip strojového učení spočívá v analýze dat a hledání vzorců a souvislostí.
Algoritmy strojového učení se "učí" z těchto vzorců a poté je používají k predikci výstupů pro nová data.
Existuje mnoho typů algoritmů strojového učení, ale mezi nejběžnější patří:
- Učení s učitelem: V tomto typu učení je model trénován na datech, která obsahují jak vstupní, tak požadovaný výstupní data. Model se snaží naučit vztah mezi vstupem a výstupem, aby mohl správně předpovídat výstup pro nová data.
- Učení bez učitele: V tomto typu učení model nemá k dispozici žádné informace o požadovaném výstupu. Místo toho se snaží najít vzory a struktury v datech samých.
- Posilující učení: V tomto typu učení se model učí z interakce s prostředím. Model provádí akce a na základě zpětné vazby od prostředí se učí, které akce jsou žádoucí a které ne.
Naše služby:
Zdroje článku:
What is Machine Learning? | IBM [online]. [cit. 30. 11. 2023]. Dostupné z: https://www.ibm.com/topics/machine-learning
Machine learning - Wikipedia [online]. [cit. 30. 11. 2023]. Dostupné z: https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning