Cuprins:
În ultimii ani, termenul „învățare automată” a apărut în diverse discuții și forumuri, dar ce înseamnă exact? Învățarea automată poate fi definită ca o metodă de analiză a datelor, bazată pe recunoașterea modelului și învățarea computațională. Este alcătuit din diferiți algoritmi, precum rețele neuronale, arbori de decizie, rețele bayesiene, etc. Învățarea automată folosește acești algoritmi pentru a învăța din date și pentru a recupera perspective ascunse din date. Procesul de învățare este iterativ, astfel încât noile date sunt gestionate și fără nici o supraveghere. Știința de a învăța din datele anterioare și de a le folosi pentru date viitoare nu este nouă, dar câștigă mai multă popularitate.
Ce este învățarea automată?
În timp ce unii oameni consideră că învățarea mașină nu este mai bună decât metodele tradiționale de programare pe calculator care sunt încă utilizate, mulți consideră că învățarea automată este o revoluție în domeniul inteligenței artificiale (AI). Ei cred că folosind această tehnologie, mașinile vor putea învăța lucruri și să facă lucruri cu experiența lor, mai degrabă decât să urmeze pur și simplu instrucțiunile umane.
Pentru a înțelege mai multe despre sensul învățării automate, îl putem compara cu programarea tradițională a computerului. Următoarele secțiuni vor discuta mai multe despre învățarea automată și diferența acesteia de programarea tradițională. (Pentru unele dintre avantajele și dezavantajele învățării automate, consultați Promisiunile și capcanele învățării automate.)
