L'aprenentatge automàtic (ML) és un subcamp de la Intel·ligència Artificial (IA) que se centra en el desenvolupament d'algorismes i models que permeten als ordinadors aprendre i prendre prediccions o decisions sense ser programats explícitament. Els algorismes de ML estan dissenyats per analitzar i interpretar patrons i relacions complexes a les dades, i després utilitzar aquest coneixement per fer prediccions informades o prendre accions.
En el seu nucli, ML implica la creació de models matemàtics que poden aprendre de les dades i millorar-ne el rendiment al llarg del temps. Aquests models s'entrenen utilitzant grans quantitats de dades etiquetades, on es coneix la sortida o el resultat desitjat. Mitjançant l'anàlisi d'aquestes dades, els algorismes de ML poden identificar patrons i relacions que els permeten generalitzar el seu coneixement i fer prediccions precises sobre dades noves i no vistes.
Hi ha diversos tipus d'algorismes ML, cadascun amb els seus propis punts forts i aplicacions. L'aprenentatge supervisat és un enfocament comú on l'algorisme s'entrena mitjançant dades etiquetades, el que significa que es proporciona la sortida desitjada juntament amb les dades d'entrada. Per exemple, en un sistema de classificació de correu brossa, l'algorisme s'entrenaria mitjançant un conjunt de dades de correus electrònics etiquetats com a correu brossa o no. Mitjançant l'anàlisi de les característiques d'aquests correus electrònics, l'algoritme pot aprendre a distingir entre les dues categories i classificar els correus electrònics nous i no vists en conseqüència.
L'aprenentatge no supervisat, d'altra banda, implica l'entrenament d'algorismes sobre dades sense etiqueta, on es desconeix la sortida desitjada. L'objectiu és descobrir patrons o estructures ocults a les dades. Els algorismes d'agrupament, per exemple, poden agrupar punts de dades similars en funció de les seves característiques o característiques. Això pot ser útil en la segmentació de clients, on l'algoritme pot identificar diferents grups de clients amb preferències o comportaments similars.
Un altre tipus important d'algorisme ML 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 rep feedback en forma de recompenses o penalitzacions en funció de les seves accions, i fa servir aquest feedback per conèixer la política o estratègia òptima. L'aprenentatge de reforç s'ha aplicat amb èxit en diversos dominis, com ara la robòtica i el joc. Per exemple, AlphaGo, desenvolupat per DeepMind, va utilitzar l'aprenentatge de reforç per derrotar al jugador campió del món Go.
Els algorismes de ML també es poden categoritzar en funció del seu estil d'aprenentatge. L'aprenentatge per lots implica entrenar l'algorisme en un conjunt de dades fix i després utilitzar el model après per fer prediccions sobre dades noves. L'aprenentatge en línia, d'altra banda, permet que l'algorisme actualitzi el seu model contínuament a mesura que hi hagi noves dades disponibles. Això és especialment útil en escenaris on les dades són dinàmiques i canvien amb el temps.
ML té una àmplia gamma d'aplicacions en diverses indústries. A l'assistència sanitària, els algorismes de ML poden analitzar imatges mèdiques per detectar malalties o predir els resultats dels pacients. En finances, ML es pot utilitzar per a la detecció de fraus, la predicció del mercat de valors i la puntuació de crèdit. ML també s'utilitza en sistemes de recomanació, com els que fan servir els minoristes en línia i els serveis de streaming, per personalitzar el contingut i millorar l'experiència de l'usuari.
ML és un subcamp de la IA que se centra en el desenvolupament d'algorismes i models que poden aprendre de les dades i prendre prediccions o decisions. Implica entrenar models que utilitzen dades etiquetades o no etiquetades per identificar patrons i relacions, que després es poden utilitzar per fer prediccions informades o prendre accions. ML té diversos tipus d'algorismes, com ara l'aprenentatge supervisat, no supervisat i de reforç, cadascun amb els seus punts forts i aplicacions. El ML ha trobat un ús generalitzat en nombroses indústries, la qual cosa ha permès avenços en salut, finances, sistemes de recomanació i molts altres dominis.
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