În acest articol vom explica ce este machine learning și de ce învățarea automată este tot mai importantă în contextul dezvoltării inteligenței artificiale.
Ce este învățarea automată
În română, „machine learning” se traduce prin „învățare automată”. Învățarea automată este un subdomeniu al informaticii și o ramură a inteligenței artificiale, obiectivul său fiind de a dezvolta tehnici care le dau calculatoarelor posibilitatea de a învăța, potrivit Wikipedia.org.
Prin urmare, scopul este crearea unor programe capabile de generalizare pe baza unor exemple.
Pentru rezolvarea anumitor probleme, dezvoltarea de algoritmi de către programatori umani ar fi prohibitivă din punctul de vedere al costurilor, așa că problemele sunt în schimb rezolvate ajutând mașinile să-și descopere proprii algoritmi.
Cu alte cuvinte, nu mai este necesar ca mașinilor (computere, aplicații, roboți etc) să le fie spus în mod explicit ce să facă prin intermediul unor algoritmi dezvoltați de om.
Ce este machine learning – definiție
După cum se arată și într-un ghid realizat de simplilearn.com, „machine learning” este un termen umbrelă pentru un set de tehnici și instrumente care ajută computerele să învețe și să se adapteze pe cont propriu.
Algoritmii de învățare automată ajută inteligența artificială să învețe fără să fie programată în mod explicit să efectueze acțiunea dorită.
Învățând un model pe baza input-urilor primite, algoritmul de învățare automată realizează sarcini și preziceri exclusiv pe baza modelului învățat și nu pe baza unei instrucțiuni predefinite.
Tehnicile de învățare automată au fost aplicate în mai multe domenii, ca de exemplu modelele de limbaj, viziunea computerizată, recunoașterea vorbirii, filtrarea e-mail-urilor, agricultură sau medicină, întrucât dezvoltarea unor algoritmi pentru îndeplinirea sarcinilor necesare ar fi fost prea costisitoare.
Ce este machine learning – scurt istoric
Termenul de „machine learning” a fost inventat în anul 1959 de Arthur Samuel, un angajat al companiei IBM, și totodată un pionier în domeniul jocurilor pe calculator și al inteligenței artificiale.
În această perioadă de început, pentru „machine learning” se utiliza și expresia sinonimă „computere care se auto-învață”.
La începutul anilor 1960, o mașină cu abilități de învățare, numită Cybertron, a fost dezvoltată de compania Raytheon din SUA pentru a analiza semnalele sonarelor (echipamente pentru telecomunicații subacvatice), electrocardiogramele și modelele de vorbire folosind metode rudimentare de învățare.
Cybertron a fost antrenat în mod repetat de către un operator uman pentru a recunoaște tiparele și era echipat cu un buton menit să-l determine să reevalueze deciziile incorecte.
Ce este machine learning și ce obiective are
La ora actuală, învățarea automată are două obiective principale, mai notează Wikipedia.org. Unul este de a clasifica datele pe baza modelelor dezvoltate, iar celălalt scop este de a face predicții vizavi de rezultate viitoare, pe baza acestor modele.
Ce aplicații are machine learning
Machine learning are numeroase aplicații, inclusiv în detectarea fraudelor cu carduri de credit, clasificarea secvențelor de ADN, analiza piețelor finaciare, recunoașterea scrisului de mână, detectarea fraudelor comise pe internet, diagnosticele medicale, procesarea limbajului natural, publicitatea online, motoarele de căutare, recunoașterea vorbirii sau analizarea comportamentului consumatorilor.
Domenii de aplicare a învățării automate
Înțelegem mai bine ce este machine learning din câteva exemple. De pildă, un algoritm ipotetic specific clasificării datelor ar putea utiliza viziunea computerizată a alunițelor și învățarea supravegheată pentru a-l antrena să clasifice alunițele canceroase.
În mod similar, un algoritm de învățare automată pentru tranzacționarea acțiunilor i-ar putea informa pe traderi cu privire la eventualele previziuni vizavi de evoluția viitoare piețelor financiare.
Ce este machine learning și ce aplicații are
De multe ori beneficiem de tehnicile de machine learning fără să fim conștienți de acestea. Astfel, una dintre aplicațiile de învățare automată pe care o întâlnim adesea este modul în care furnizorii serviciilor de e-mail ne ajută să scăpăm de spam, se mai arată în articolul simplilearn.com.
Filtrele de spam folosesc un algoritm pentru a identifica și muta e-mail-urile nedorite în folderul spam.
Tehnologia machine learning este amplu folosită de rețelele de socializare. Platforme precum Facebook folosesc algoritmi de învățare automată pentru a oferi o experiență personalizată. Astfel, Facebook înregistrează activitățile utilizatorilor, chat-urile, like-urile, comentariile sau timpul pe care un utilizator îl petrece interacționând cu diverse postări.
Algoritmii învață din experiența utilizatorilor și, pe baza acestor informații, le sugerează noi prieteni, produse, pagini etc.
Ce este machine learning – exemple de aplicații
Una dintre cele mai utilizate aplicații de învățare automată constă în traducerile realizate dintr-o limbă în alta. Machine learning joacă un rol important în traduceri, mai notează sursa citată. Acum, site-urile web și diversele aplicații de telefon pot traduce cu ușurință dintr-o limbă în alta, oferind totodată sens contextual.
Tehnologia din spatele acestor aplicații se numește „traducere automată” și a devenit tot mai performantă în ultimii ani.
Dacă acest articol despre ce este machine learning ți s-a părut util, te-ar putea interesa și:
Inteligența artificială exemple. 5 produse cu tehnologie AI
Companii de inteligență artificială. Listă cu 10 corporații
Google și inteligența artificială. 10 exemple de tehnologii AI
Ce poate face Chat GPT. 12 moduri în care poate fi utilizat
Inteligența artificială în administrație publică. Exemple și beneficii
Inteligența artificială în agricultură. 3 avantaje majore și 10 aplicații
Inteligența artificială în justiție și aplicarea legii. 7 tipuri de utilizări
Google și inteligența artificială. 10 exemple de tehnologii AI
