Machine learning (strojové učenie) je odvetvie umelej inteligencie (AI), ktoré sa zaoberá vývojom algoritmov a modelov. Umožňujú počítačom učiť sa z dát a skúseností, a následne používať túto znalosť na riešenie konkrétnych úloh bez explicitného programovania. Hlavným cieľom strojového učenia je umožniť počítačom identifikovať vzory a vzťahy v dátach. Tým sa stáva veľmi dôležitým nástrojom pre riešenie problémov, ktoré by boli ťažko alebo nemožno riešiteľné pomocou tradičného programovania.
Existujú rôzne typy strojového učenia, vrátane:
- Učenie s učiteľom (Supervised Learning): Model sa trénuje na základe párov vstupné-dáta a výstupné-dáta (označených dát). Cieľom je naučiť model predikovať výstupné hodnoty pre nové, neoznačené dáta.
- Učenie bez učiteľa (Unsupervised Learning): Model sa učí z neoznačených dát a jeho cieľom je objaviť štruktúru alebo vzory v dátach. Sem patrí klastrovanie (clustering) a redukcia rozmerov (dimensionality reduction).
- Učenie s čiastočným učiteľom (Semi-Supervised Learning): Kombinuje prvky učenia s učiteľom a učenia bez učiteľa, kde model je trénovaný na základe malého množstva označených dát a veľkého množstva neoznačených dát.
- Zosilňovanie (Reinforcement Learning): Model sa učí rozhodovať na základe interakcie s prostredím a získava odmenu alebo trest na základe svojich rozhodnutí. Cieľom je naučiť model, ako optimalizovať svoje rozhodnutia, aby dosiahol maximálnu odmenu.
Kroky strojového učenia (machine learning)
- Zber dát: Prvým krokom je získanie alebo vygenerovanie dát, na ktorých bude model trénovaný. Dáta môžu pochádzať z rôznych zdrojov, ako sú merania, textové dokumenty, obrázky alebo iné formy dát.
- Predspracovanie dát: Dáta často vyžadujú úpravy a čistenie, aby boli vhodné na trénovanie modelu. To môže zahŕňať odstránenie chýbajúcich hodnôt, normalizáciu a škálovanie, a transformáciu dát do vhodnej formy.
- Výber a trénovanie modelu: Model je zvolený na základe povahy úlohy a typu dát. Potom je model trénovaný na dátach, čo znamená, že sa mu predkladajú dáta na učenie a model sa snaží naučiť vzory a vzťahy v dátach.
- Evaluácia modelu: Po trénovaní je model vyhodnotený pomocou testovacích dát, ktoré nie sú súčasťou trénovacích dát. Toto hodnotenie umožňuje posúdiť, ako dobre model pracuje a či dosahuje očakávané výsledky.
- Optimalizácia a ladenie modelu: Ak je výkon modelu nedostatočný, môžete model optimalizovať rôznymi spôsobmi. To zahŕňa úpravy hyperparametrov, zmeny architektúry modelu alebo zlepšenia predspracovania dát.
- Predikcia a nasadenie: Po úspešnom trénovaní a vyhodnotení sa model môže použiť na predikciu výstupov pre nové vstupné dáta. To môže byť v podobe automatického vyhodnocovania textu, klasifikácie obrazov, odporúčania produktov a iných úloh.
Strojové učenie je dynamická oblasť s neustálym vývojom nových techník a metód. Popri tom existuje aj množstvo nástrojov a frameworkov, ktoré umožňujú inžinierom a výskumníkom pracovať s machine learningom. To robí tento proces prístupným aj pre tých, ktorí nemajú hlboké znalosti o strojovom učení.