Strojové učenie je odvetvie umelej inteligencie, v ktorom počítače odvodzujú vzorce z údajov namiesto toho, aby sa každé pravidlo explicitne programovalo. Podľa úlohy sa modely učia z označených príkladov (s učiteľom), z neoznačených údajov (bez učiteľa) alebo prostredníctvom odmien (posilňované učenie). Aplikácie siahajú od filtrov spamu a predpovedí dopytu až po odporúčania produktov. Kvalita výrazne závisí od množstva a kvality trénovacích údajov.
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoHlboké učenie je odvetvie strojového učenia, ktoré využíva umelé neurónové siete s mnohými vrstvami. Takéto siete sa z veľkého množstva údajov učia, na ktorých znakoch záleží – od hrán v obrázkoch až po významové súvislosti v textoch. Hlboké učenie je základom dnešných jazykových modelov, rozpoznávania obrazu a reči a strojového prekladu a zvyčajne si vyžaduje značný výpočtový výkon a veľa trénovacích údajov.
Pri riadenom učení sa model učí z príkladov, pri ktorých je správna odpoveď už známa, napríklad e-maily označené ako „spam“ alebo „nie spam“. Z nich odvodzuje pravidlá na klasifikáciu nových, nevidených prípadov alebo na predpovedanie hodnôt. Typickými úlohami sú klasifikácia a regresia; väčšina úsilia sa vynakladá na vytvorenie čisto označených dát.
Pri neriadenom učení model dostane dáta bez vopred daných správnych odpovedí a sám hľadá štruktúry. Typickými metódami sú zhlukovanie, ktoré zoskupuje podobné záznamy, a redukcia dimenzionality, ktorá zhustí mnoho príznakov do niekoľkých podstatných. Organizácie ju využívajú na objavovanie zákazníckych segmentov alebo odhaľovanie nezvyčajných transakcií; nájdené skupiny musia následne interpretovať odborníci z danej oblasti.
Posilňované učenie je odvetvie strojového učenia, v ktorom sa agent učí metódou pokus–omyl. Koná v prostredí, za dobré výsledky dostáva odmeny a za zlé tresty a takto vyvíja stratégiu, ktorá maximalizuje jeho celkovú odmenu. Medzi známe príklady patria programy, ktoré ovládli stolové hry, ako je Go, riadenie robotov a dolaďovanie jazykových modelov na základe ľudského hodnotenia.
