Mašininis mokymasis

mašininis mokymasis

Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto dalis, kurioje kompiuteriai mokosi atpažinti taisykles arba dėsningumus iš duomenų, o ne vykdyti iš anksto užprogramuotas instrukcijas. Vietoje to, algoritmai treniruojami su pavyzdžiais — pavyzdžiui, vaizdais ar skaičių rinkiniu — ir iš jų „išmoksta“ nuspėti arba klasifikuoti naujus atvejus. Yra keli mokymosi būdai: prižiūrimas mokymasis, kur pateikiami teisingi atsakymai; neprižiūrimas, kur sistema pati randa struktūras; ir stiprinamasis, kur modelis mokosi per bandymus ir klaidas. Ši technologija svarbi todėl, kad leidžia automatizuoti sudėtingas užduotis, tokias kaip vaizdų atpažinimas, kalbos supratimas ar prognozių sudarymas, ir nuolat gerinti veikimą su daugiau duomenų. Tačiau geras rezultatas priklauso nuo treniravimo duomenų kokybės, jų įvairovės ir problemos formuluotės; netinkamai paruoštas modelis gali būti šališkas arba rodyti netikslius sprendimus. Todėl aiškumas, reguliavimas ir žmogaus priežiūra yra būtini, ypač kai modeliai naudojami sveikatos priežiūroje ar kitose jautriose srityse.