Umělá inteligence (AI) je pojem, který je v současné době na vrcholu popularity. Nicméně, zatímco se mnozí z nás zabývají otázkami o tom, co AI může a nemůže dělat, méně často se ptáme, jak se AI učí. Tento článek se zaměřuje na jeden z klíčových aspektů AI, konkrétně na strojové učení (ML), které je jádrem toho, jak se AI učí a adaptuje.

‍

Strojové učení: Základy

‍

Strojové učení je podoblastí umělé inteligence, která se zaměřuje na vývoj algoritmů, které umožňují počítačům učit se ze svých zkušeností. Těmito zkušenostmi jsou obvykle velké sady dat, které jsou zpracovány, aby počítač mohl rozpoznávat vzorce a využít je k predikci nebo k rozhodování.

‍

V základě existují tři hlavní typy strojového učení: dozorované, nedozorované a zesilovací učení.

‍

Dozorované učení

‍

V dozorovaném učení se algoritmu poskytne sada tréninkových dat, která obsahuje vstupní proměnné spolu s jejich odpovídajícími výstupními proměnnými (často označovanými jako 'štítky'). Cílem algoritmu je najít funkci, která mapuje vstupní data na výstupy tak, že je schopna předpovědět výstup pro nová, dosud neviděná data.

‍

Nedozorované učení

‍

Nedozorované učení se liší tím, že data nemají přiřazeny žádné štítky. Místo toho algoritmus hledá skryté vzorce nebo struktury v datech. Příkladem může být shlukování, kdy algoritmus usiluje o seskupení dat do skupin na základě jejich podobnosti.

‍

Zesilovací učení

‍

U zesilovacího učení máme agenta, který se snaží maximalizovat svou odměnu v nějakém prostředí prostřednictvím interakce. Zásadní je zde koncepce odměny a trestu. Agent se učí, jaké akce vedou k nejlepším odměnám prostřednictvím procesu zkoušení a omylu.

‍

Proces učení

‍

Now, že jsme se seznámili s hlavními typy strojového učení, podívejme se na to, jak se stroje učí v praxi.

‍

Sběr a příprava dat

‍

Prvním krokem je shromáždění dat, která budou použita k tréninku. Data mohou pocházet z různých zdrojů, jako jsou databáze, internet, senzory a tak dále. Data musí být předzpracována, aby byla v podobě, kterou algoritmus může zpracovat. To může zahrnovat čištění dat (odstraňování chyb, duplicity a nesouvislosti), normalizaci hodnot a konverzi kategoriálních dat na numerickou formu.

‍

Trénink a validace modelu

‍

Poté, co jsou data připravena, jsou rozdělena na tréninkovou a testovací sadu. Tréninková sada je použita k "učení" algoritmu, zatímco testovací sada je použita k ověření jeho výkonu na dosud neviděných datech.

‍

Při tréninku se algoritmus snaží najít nejlepší možný model dat. Tento model je pak použit k predikci výstupů pro nová data. Proces tréninku zahrnuje optimalizaci modelu tak, aby minimalizoval chybu mezi skutečnými a předpovězenými výstupy na tréninkových datech.

‍

Po tréninku se model otestuje na testovací sadě dat. Tento krok nám umožňuje ověřit, jak dobře model funguje na neviděných datech a zda je schopen správně předpovídat výstupy.

‍

Využití a aktualizace modelu

‍

Po úspěšném tréninku a validaci může být model použit v praxi. Je důležité si uvědomit, že modely strojového učení mohou vyžadovat pravidelné aktualizace, aby zůstaly přesné a relevantní. Nová data mohou přinést nové vzorce, které model původně neznal, a mohou také změnit staré vzorce.

‍

Závěr

‍

Strojové učení je klíčovým mechanismem, kterým se AI učí a adaptuje. Ačkoli proces je komplexní a vyžaduje pečlivou přípravu a správu dat, potenciál pro vytváření inteligentních systémů, které se mohou učit a rostou s časem, je obrovský. Jak technologie postupuje, je pravděpodobné, že se budeme setkávat s ještě sofistikovaněj

‍

Tento článek byl vytvořen Vaibe.ai umělou inteligencí.