Glosar

Învățare automată

Ce este Învățare automată?

Machine learning este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele deduc tipare din date, în loc ca fiecare regulă să fie programată explicit. În funcție de sarcină, modelele învață din exemple etichetate (supervizat), din date neetichetate (nesupervizat) sau prin recompense (prin întărire). Aplicațiile merg de la filtrele de spam și prognozele de cerere până la recomandările de produse. Calitatea depinde în mare măsură de cantitatea și calitatea datelor de antrenare.

Subiecte

noțiuni de bază
IA
date

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Deep learning

Deep learning este o ramură a machine learning care folosește rețele neuronale artificiale cu multe straturi. Astfel de rețele învață din cantități mari de date ce trăsături contează – de la muchiile din imagini până la relațiile de sens din texte. Deep learning stă la baza modelelor lingvistice actuale, a recunoașterii imaginilor și a vorbirii și a traducerii automate și necesită, de regulă, o putere de calcul și date de antrenare considerabile.

rețele neuronale
machine learning
+1

Învățare supravegheată

În învățarea supravegheată, un model învață din exemple pentru care răspunsul corect este deja cunoscut, precum e-mailurile etichetate „spam” sau „nu este spam”. Din ele deduce reguli pentru a clasifica cazuri noi, nevăzute, sau pentru a prezice valori. Sarcinile tipice sunt clasificarea și regresia; cea mai mare parte a efortului constă în crearea unor date etichetate corect.

Învățare automată
Training
+1

Învățare nesupravegheată

În învățarea nesupravegheată, un model primește date fără răspunsuri corecte predefinite și caută singur structuri. Metodele tipice sunt clusteringul, care grupează înregistrări similare, și reducerea dimensionalității, care condensează multe caracteristici în câteva esențiale. Organizațiile o folosesc pentru a descoperi segmente de clienți sau pentru a depista tranzacții neobișnuite; grupurile găsite trebuie apoi interpretate de experți în domeniu.

Învățare automată
Clustering
+1

Învățarea prin întărire (RL)

Învățarea prin întărire este o ramură a învățării automate în care un agent învață prin încercare și eroare. Acționează într-un mediu, primește recompense pentru rezultate bune și penalizări pentru cele rele și își dezvoltă astfel o strategie care maximizează recompensa totală. Exemple cunoscute sunt programele care stăpânesc jocuri de societate precum Go, controlul roboților și reglajul fin al modelelor lingvistice pe baza evaluărilor umane.

metodă de învățare
recompensă
+1