Čo je machine learning?

Machine learning (ML), v slovenskom preklade strojové učenie, je odvetvie umelej inteligencie zamerané na vývoj algoritmov, ktoré sa dokážu učiť z dát a zlepšovať svoju výkonnosť bez explicitného programovania. Namiesto pevne definovaných pravidiel identifikujú tieto algoritmy vzory v dátach a na ich základe vytvárajú predikcie alebo rozhodnutia.

Ako prebieha machine learning?

Proces strojového učenia začína zberom a prípravou tréningových dát. Tieto dáta sa následne použijú na trénovanie modelu – algoritmus postupne upravuje svoje interné parametre tak, aby minimalizoval chybu medzi predikovanými a skutočnými výstupmi. Po ukončení trénovania sa model vyhodnotí na testovacích dátach, ktoré počas učenia nevidel.

Kvalita výsledného modelu závisí od viacerých faktorov vrátane objemu a kvality tréningových dát, vhodnosti zvoleného algoritmu a správneho nastavenia hyperparametrov. V praxi ide často o iteratívny proces, kde sa model opakovane dolaďuje na základe dosiahnutých výsledkov.

Typy machine learningu

• Supervised learning (učenie s učiteľom) využíva označené dáta, kde má každý vstup priradený správny výstup. Model sa učí mapovať vstupy na výstupy a následne aplikuje naučené vzťahy na nové, neznáme dáta. Typické úlohy zahŕňajú klasifikáciu a regresiu.
• Unsupervised learning (učenie bez učiteľa) pracuje s neoznačenými dátami. Algoritmus samostatne hľadá skryté štruktúry a vzory – napríklad zoskupuje podobné položky do klastrov alebo redukuje dimenzionalitu dát pri zachovaní podstatných informácií.
• Reinforcement learning (posilňované učenie) funguje na princípe interakcie agenta s prostredím. Agent vykonáva akcie, za ktoré dostáva odmenu alebo trest, a postupne sa učí stratégiu maximalizujúcu dlhodobú odmenu. Tento prístup sa využíva v robotike, hrách či optimalizácii systémov.

Vieš, že…

…prvý program schopný učiť sa vytvoril Arthur Samuel v roku 1959? Išlo o program hrajúci dámu, ktorý sa zlepšoval hraním proti sebe.

Využitie machine learningu v praxi

Prediktívna analýza patrí medzi najrozšírenejšie aplikácie ML. Finančné inštitúcie využívajú modely na hodnotenie kreditného rizika a detekciu podvodov. Odporúčacie systémy v e-commerce analyzujú správanie používateľov a predpovedajú ich preferencie.

V zdravotníctve pomáha strojové učenie pri diagnostike – modely dokážu v medicínskych snímkach identifikovať anomálie, ktoré by ľudské oko mohlo prehliadnuť. Výrobné podniky nasadzujú ML na prediktívnu údržbu strojov, čím znižujú neplánované odstávky.

Spracovanie prirodzeného jazyka využíva ML techniky na analýzu textu, strojový preklad či generovanie odpovedí v konverzačných systémoch. Autonómne vozidlá kombinujú počítačové videnie s algoritmami strojového učenia na rozpoznávanie objektov a navigáciu.

Obmedzenia machine learningu

ML modely vyžadujú veľké množstvo kvalitných tréningových dát. Ak sú dáta nereprezentatívne alebo obsahujú systematické chyby, model tieto nedostatky prevezme a môže produkovať zaujatý výstup. Interpretovateľnosť komplexných modelov, najmä hlbokých neurónových sietí, zostáva výzvou – nie vždy je zrejmé, prečo model dospel ku konkrétnemu rozhodnutiu.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Google Machine Learning Education – Machine Learning Glossary: https://developers.google.com/machine-learning/glossary
• IBM Think – What is Machine Learning: https://www.ibm.com/think/topics/machine-learning

Odporúčané zdroje:

• Stanford University – Machine Learning Course by Andrew Ng: https://www.coursera.org/learn/machine-learning