Uczenie maszynowe (ang. Machine learning) to subdyscyplina sztucznej inteligencji (AI), która skupia się na opracowywaniu algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom uczenie się na podstawie danych. Zamiast programować komputery do wykonywania określonych zadań krok po kroku, w uczeniu maszynowym komputer uczy się, jak osiągać cele na podstawie analizowania danych i identyfikowania wzorców.
Główne cechy uczenia maszynowego to:
- Algorytmy: Uczenie maszynowe wykorzystuje różne algorytmy, takie jak regresja liniowa, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, aby przetwarzać i analizować dane.
- Dane treningowe: Algorytmy uczą się na podstawie danych wejściowych (tzw. dane treningowe), które są używane do identyfikacji wzorców i tworzenia modelu predykcyjnego.
- Model predykcyjny: Po przeanalizowaniu danych algorytm tworzy model, który może być użyty do przewidywania wyników na nowych, nieznanych wcześniej danych.
- Zastosowanie: Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego, systemy rekomendacyjne (np. polecanie filmów na platformach streamingowych), analiza finansowa, medycyna, i wiele innych.
- Rodzaje uczenia maszynowego:
- Uczenie nadzorowane (Supervised Learning): Algorytm uczy się na oznaczonych danych, gdzie znane są zarówno wejścia, jak i odpowiadające im wyjścia.
- Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning): Algorytm analizuje dane bez wcześniejszych oznaczeń, próbując odkryć ukryte wzorce lub grupy.
- Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning): Algorytm uczy się na podstawie interakcji z otoczeniem, gdzie otrzymuje nagrody lub kary w zależności od wyniku swoich działań.
Machine Learning jest kluczowym elementem nowoczesnych systemów AI i odgrywa coraz większą rolę w rozwoju technologii oraz rozwiązywaniu złożonych problemów.