L'aprenentatge automàtic és un subcamp de la intel·ligència artificial (IA) que se centra en el desenvolupament d'algoritmes i models que permeten als ordinadors aprendre i prendre prediccions o decisions sense ser programats explícitament. És una eina potent que permet a les màquines analitzar i interpretar automàticament dades complexes, identificar patrons i prendre decisions o prediccions informades.
En el seu nucli, l'aprenentatge automàtic implica l'ús de tècniques estadístiques per permetre que els ordinadors aprenguin de les dades i millorin el seu rendiment en una tasca específica al llarg del temps. Això s'aconsegueix mitjançant la creació de models que es poden generalitzar a partir de les dades i prendre prediccions o decisions basades en entrades noves i no vistes. Aquests models s'entrenen utilitzant dades etiquetades o no etiquetades, depenent del tipus d'algorisme d'aprenentatge utilitzat.
Hi ha diversos tipus d'algoritmes d'aprenentatge automàtic, cadascun adequat per a diferents tipus de tasques i dades. L'aprenentatge supervisat és un d'aquests enfocaments en què el model s'entrena mitjançant dades etiquetades, on cada entrada s'associa amb una sortida o etiqueta corresponent. Per exemple, en una tasca de classificació de correu brossa, l'algorisme s'entrena mitjançant un conjunt de dades de correus electrònics etiquetats com a correu brossa o no. Aleshores, el model aprèn a classificar correus electrònics nous i no vists en funció dels patrons que ha après de les dades d'entrenament.
L'aprenentatge no supervisat, en canvi, implica models d'entrenament que utilitzen dades sense etiquetar. L'objectiu és descobrir patrons o estructura dins de les dades sense cap coneixement previ de la sortida o etiquetes. L'agrupament és una tècnica d'aprenentatge no supervisada comuna, on l'algoritme agrupa punts de dades similars en funció de les seves similituds o diferències inherents.
Un altre tipus important d'aprenentatge automàtic és l'aprenentatge per reforç. En aquest enfocament, un agent aprèn a interactuar amb un entorn i maximitzar un senyal de recompensa fent accions. L'agent explora l'entorn, rep feedback en forma de recompenses o penalitzacions i ajusta les seves accions per maximitzar la recompensa acumulada al llarg del temps. Aquest tipus d'aprenentatge s'ha aplicat amb èxit a tasques com el joc, la robòtica i la conducció autònoma.
L'aprenentatge automàtic té una àmplia gamma d'aplicacions en diverses indústries. A l'assistència sanitària, es pot utilitzar per predir els resultats de la malaltia, identificar patrons en imatges mèdiques o personalitzar els plans de tractament. En finances, es poden utilitzar algorismes d'aprenentatge automàtic per a la detecció de fraus, la puntuació de crèdit i el comerç algorítmic. Altres aplicacions inclouen processament del llenguatge natural, visió per ordinador, sistemes de recomanació i moltes més.
L'aprenentatge automàtic és un subcamp de la intel·ligència artificial que se centra en el desenvolupament d'algorismes i models que permeten als ordinadors aprendre de les dades i prendre prediccions o decisions. Implica l'ús de tècniques estadístiques per entrenar models utilitzant dades etiquetades o no etiquetades, i té diversos tipus d'algorismes adequats per a diferents tasques i dades. L'aprenentatge automàtic té nombroses aplicacions a les indústries, cosa que el converteix en una eina potent per resoldre problemes complexos i prendre decisions basades en dades.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning