Strojové učení je odvětví umělé inteligence, v němž počítače odvozují vzorce z dat, místo aby měly každé pravidlo explicitně naprogramované. Podle úlohy se modely učí z označených příkladů (s učitelem), z neoznačených dat (bez učitele) nebo prostřednictvím odměn (zpětnovazební učení). Aplikace sahají od filtrů spamu a předpovědí poptávky po doporučování produktů. Kvalita výrazně závisí na množství a kvalitě trénovacích dat.
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoHluboké učení (deep learning) je odvětví strojového učení, které používá umělé neuronové sítě s mnoha vrstvami. Takové sítě se z velkého množství dat samy učí, na kterých rysech záleží – od hran v obrazech po významové vztahy v textech. Hluboké učení stojí za dnešními jazykovými modely, rozpoznáváním obrazu a řeči i strojovým překladem a obvykle vyžaduje značný výpočetní výkon a množství trénovacích dat.
Při řízeném učení se model učí z příkladů, u nichž je správná odpověď již známa, například z e-mailů označených jako „spam“ nebo „není spam“. Z nich odvozuje pravidla pro klasifikaci nových, dosud neviděných případů nebo pro předpovídání hodnot. Typickými úlohami jsou klasifikace a regrese; většina práce spočívá ve vytvoření čistě označených dat.
Při neřízeném učení model dostane data bez předem daných správných odpovědí a sám hledá struktury. Typickými metodami jsou shlukování, které seskupuje podobné záznamy, a redukce dimenzionality, která mnoho příznaků zhušťuje na několik podstatných. Organizace je využívají k objevování zákaznických segmentů nebo odhalování neobvyklých transakcí; nalezené skupiny pak musí interpretovat odborníci z dané oblasti.
Posilované učení je odvětví strojového učení, v němž se agent učí metodou pokusu a omylu. Jedná v určitém prostředí, za dobré výsledky dostává odměny a za špatné tresty a tímto způsobem vytváří strategii, která maximalizuje jeho celkovou odměnu. Známými příklady jsou programy, které ovládly deskové hry, jako je go, řízení robotů a doladění jazykových modelů na základě lidského hodnocení.
