Baza wiedzy
Home Baza wiedzy Machine Learning

Czym jest Machine Learning?

Machine Learning

Machine Learning (ML), czyli uczenie maszynowe, to gałąź sztucznej inteligencji (AI) oraz informatyki. Skupia się na tworzeniu systemów, które uczą się na podstawie danych i własnego doświadczenia, zamiast być ściśle zaprogramowanymi do wykonania konkretnego zadania.

Dzięki temu algorytmy potrafią automatycznie zwiększać swoją skuteczność, wykrywać ukryte wzorce i podejmować decyzje w nowych, nieznanych wcześniej sytuacjach.

Jak to działa w praktyce?

Tradycyjne programowanie polega na wprowadzeniu do komputera danych oraz zestawu reguł (kodu), aby otrzymać wynik. Machine Learning odwraca ten proces:

  1. Do algorytmu wprowadzane są dane (historyczne przykłady) oraz odpowiadające im wyniki.

  2. Maszyna sama analizuje zależności i tworzy reguły (model).

  3. Gotowy model może być następnie używany do przewidywania wyników dla nowych, nieznanych danych wejściowych.

Główne rodzaje uczenia maszynowego

  • Uczenie nadzorowane (Supervised Learning): Model uczy się na danych oznaczonych (etykietowanych). Przykład: system dostaje tysiące zdjęć podpisanych jako „kot” lub „pies”, aby nauczyć się je rozróżniać.

  • Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning): Model analizuje nieoznaczone dane i sam znajduje w nich powiązania czy klastry. Przykład: segmentacja klientów w sklepie internetowym na podstawie ich zachowań zakupowych.

  • Uczenie przez wzmocnienie (Reinforcement Learning): Model uczy się metodą prób i błędów poprzez interakcję z otoczeniem, dążąc do maksymalizacji nagrody. Przykład: sztuczna inteligencja grająca w gry wideo lub roboty uczące się chodzić .

Zastosowanie

Machine Learning otacza nas na co dzień. Wykorzystywany jest m.in. w: