W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna, a jej zastosowania cały czas się poszerzają. Jednym z elementów procesu tworzenia sztucznej inteligencji jest uczenie maszyn, czyli proces pozyskiwania wiedzy przez algorytmy poprzez analizowanie danych. W tym artykule przyjrzymy się tej dziedzinie i dowiemy się, jakie są zastosowania uczenia maszyn oraz jakie korzyści niesie za sobą rozwijająca się sztuczna inteligencja.
Analiza danych w uczeniu maszynowym
Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to dziedzina informatyki zajmująca się opracowaniem algorytmów, które pozwalają na automatyczne uczenie się przez komputer na podstawie zbiorów danych. Do tego celu wykorzystuje się różnorodne techniki, takie jak sieci neuronowe, drzewa decyzyjne czy algorytmy klastrowania. Aby jednak dobrze przetestować i zoptymalizować algorytmy uczenia maszynowego, niezbędna jest analiza danych.
Analiza danych pozwala na poznanie charakterystyki zbioru danych, z którego będziemy uczyć nasze modele. Dzięki temu możemy dobrać odpowiednie techniki i parametry algorytmów, a także wyeliminować niepotrzebne cechy i dane. W celu analizy danych wykorzystuje się różne metody, takie jak graficzna eksploracja danych, badanie korelacji czy analiza składowych głównych.
Sieci neuronowe w algorytmach uczenia maszynowego
Sieci neuronowe (ang. neural networks) to jedna z najpopularniejszych technik w uczeniu maszynowym. Są one inspirowane biologicznymi neuronami ludzkiego mózgu i składają się z wielu połączonych ze sobą sztucznych neuronów. Sieci neuronowe są zdolne do uczenia się na podstawie obserwowanych wzorców, dzięki czemu można je wykorzystać do wielu zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka naturalnego.
Sieci neuronowe wymagają jednak dużych ilości danych oraz czasu na ich trening. Dlatego też ich stosowanie może być wymagające i kosztowne. Jednakże dzięki ciągłemu rozwojowi technologicznemu obliczeń, wykorzystanie sieci neuronowych staje się coraz bardziej dostępne dla szerokiej grupy użytkowników.
Algorytmy drzewa decyzyjnego
Algorytmy drzewa decyzyjnego to kolejna popularna technika w uczeniu maszynowym. Polegają one na budowaniu drzewa decyzyjnego, dzięki któremu możliwe jest klasyfikowanie obiektów na podstawie ich cech. Przykładowo, można zastosować algorytm drzewa decyzyjnego do klasyfikacji zdjęć na podstawie koloru, kształtu czy wielkości.
Algorytmy drzewa decyzyjnego są prostsze i szybsze niż sieci neuronowe, jednakże wymagają starannej konstrukcji (wyboru odpowiednich cech, uzupełnania brakujących danych itp.) oraz ekspertyzy w dziedzinie, do której ma być zastosowany algorytm.
Algorytmy klastrowania
Algorytmy klastrowania to techniki pozwalające na grupowanie obiektów na podstawie podobieństw między nimi. Dzięki temu można łatwiej analizować duże zbiory danych, a także odkrywać ukryte wzorce. Przykładowo, można zastosować algorytm klastrowania do grupowania klientów w sklepie internetowym na podstawie ich preferencji i zachowań zakupowych.
Algorytmy klastrowania nie wymagają wcześniejszej klasyfikacji obiektów ani definicji klas. Wymagają jednak kryterium podobieństwa między obiektami oraz odpowiedniego wyboru liczby klastrów, co może być czasochłonne.
Podsumowanie
Uczenie maszynowe wraz z algorytmami sztucznej inteligencji to dziedziny, które dynamicznie się rozwijają i znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach życia. Wymagają jednak odpowiedniej opracowanych danych oraz starannego doboru parametrów i technik. Warto również pamiętać o etycznych i społecznych aspektach związanych z automatyzacją procesów i podejmowaniem decyzji przez maszyny.