Uczenie maszynowe (ML) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która obejmuje opracowywanie algorytmów i modeli obliczeniowych umożliwiających komputerom uczenie się oraz przewidywanie lub podejmowanie decyzji bez bezpośredniego programowania. Jest to transformacyjna i szybko rozwijająca się dziedzina, która stosuje techniki oparte na danych do szkolenia systemów komputerowych w zakresie analizowania dużych ilości danych i uczenia się na ich podstawie. Podstawowym celem uczenia maszynowego jest umożliwienie maszynom automatycznego dostosowywania swojego zachowania w oparciu o zaobserwowane wzorce, trendy lub relacje w danych wejściowych, a w konsekwencji poprawianie ich wydajności w miarę upływu czasu.
U podstaw uczenia maszynowego leżą modele uczenia maszynowego, które są matematycznymi reprezentacjami procesów w świecie rzeczywistym. Modele te tworzone są w procesie zwanym trenowaniem, podczas którego są poddawane działaniu dużego zbioru danych w celu poznania wzorców i korelacji między cechami wejściowymi (predyktorami) a zmiennymi wyjściowymi (odpowiedziami). Sukces modeli ML w dużej mierze zależy od jakości danych szkoleniowych, stosowności wybranego algorytmu oraz solidności zastosowanych technik optymalizacji i walidacji.
ML można podzielić na trzy główne typy w zależności od zastosowanej metodologii uczenia się: uczenie się pod nadzorem, uczenie się bez nadzoru i uczenie się przez wzmacnianie. W uczeniu nadzorowanym algorytm jest szkolony na zbiorze danych zawierającym oznaczone przykłady, gdzie podane są zarówno cechy wejściowe, jak i odpowiadające im etykiety wyjściowe. Takie podejście umożliwia modelom uczenia maszynowego uczenie się wzorców i mapowanie relacji wejście-wyjście, umożliwiając im przewidywanie wyników w przypadku niewidocznych instancji. Techniki uczenia się pod nadzorem są szeroko stosowane między innymi w takich dziedzinach, jak rozpoznawanie obrazu i mowy, wykrywanie oszustw i diagnozowanie chorób.
Natomiast techniki uczenia się bez nadzoru działają ze zbiorami danych zawierającymi tylko cechy wejściowe bez powiązanych etykiet wyjściowych. Podstawowym celem uczenia się bez nadzoru jest odkrywanie ukrytych struktur i wzorców w danych, takich jak skupienia, korelacje i ukryte zmienne. Techniki w tej kategorii obejmują grupowanie, redukcję wymiarów i wykrywanie anomalii, umożliwiając zastosowania takie jak segmentacja klientów, analiza koszyka rynkowego i wykrywanie zabezpieczeń w oparciu o anomalie.
Uczenie się przez wzmacnianie to unikalne podejście w ML, które koncentruje się na modelach szkoleniowych w zakresie podejmowania decyzji poprzez interakcję z otoczeniem. Algorytmy uczenia się przez wzmacnianie uczą się metodą prób i błędów, wyczuwając otoczenie, podejmując działania i otrzymując informację zwrotną w postaci nagród lub kar. Może to być szczególnie przydatne w scenariuszach, w których nieznana jest optymalna strategia lub gdy środowisko zmienia się w czasie, na przykład w handlu akcjami, systemach rekomendacyjnych i nawigacji pojazdów autonomicznych.
Skuteczność modeli uczenia maszynowego mierzy się głównie ich zdolnością do uogólniania wiedzy na podstawie zaobserwowanych danych w celu dokonywania dokładnych przewidywań na podstawie niewidocznych danych. Aby zapewnić ważność i solidność modeli ML, stosuje się różne wskaźniki wydajności i techniki walidacji, takie jak między innymi dokładność, precyzja, przypominanie, wynik F1 i walidacja krzyżowa.
Wraz z postępem w mocy obliczeniowej komputerów i dostępnością dużych zbiorów danych uczenie maszynowe stało się istotnym elementem dzisiejszego cyfrowego krajobrazu, obsługującym liczne aplikacje i usługi AI w wielu różnych branżach. Niektóre godne uwagi przypadki użycia ML obejmują przetwarzanie języka naturalnego, analizę nastrojów, systemy rekomendacyjne, wykrywanie oszustw i obrazowanie medyczne.
Godny uwagi przykład uczenia maszynowego można zaobserwować na platformie AppMaster, która wykorzystuje techniki uczenia maszynowego do generowania dokładnych, wydajnych i skalowalnych aplikacji. Wykorzystując algorytmy ML do ciągłego uczenia się na podstawie wzorców zawartych w danych wejściowych generowanych przez użytkowników i dziennikach ogólnosystemowych, AppMaster automatycznie dostosowuje i udoskonala kod źródłowy, tworząc aplikacje, które są nie tylko wydajne, ale także stale ewoluują, aby lepiej spełniać wymagania i warunki użytkownika. Wynikiem tego jest rozwój bardziej niezawodnych, bezpiecznych i opłacalnych aplikacji, które są dostosowane do stale zmieniających się potrzeb biznesowych.
Podsumowując, uczenie maszynowe to wieloaspektowy i dynamiczny obszar badań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ma ogromny potencjał w napędzaniu transformacji cyfrowej w różnych branżach, umożliwiając inteligentne podejmowanie decyzji w oparciu o dane i automatyzację złożonych zadań. Dzięki możliwości przetwarzania ogromnych zbiorów danych i uczenia się na ich podstawie uczenie maszynowe stało się kluczowym elementem tworzenia inteligentnych i skalowalnych rozwiązań programowych, takich jak te dostarczane przez platformę no-code AppMaster. W miarę jak organizacje w coraz większym stopniu wdrażają zaawansowane techniki uczenia maszynowego, wartość uczenia maszynowego w kształtowaniu przyszłości innowacji technologicznych będzie nadal rosła.
