Co to machine learning? Wyjaśnienia i kluczowe pojęcia

Co to jest machine learning?

Czy machine learning to sztuczna inteligencja?

Machine learning jest częścią szerszej dziedziny, jaką jest sztuczna inteligencja (AI). AI obejmuje wszelkie techniki, które pozwalają maszynom naśladować zdolności do rozumienia, uczenia się, oraz podejmowania decyzji – a ML to jeden z głównych sposobów, aby te zdolności zrealizować.

Nie można jednak powiedzieć, że każde zastosowanie AI to machine learning. Przykładowo, systemy bazujące na regułach logicznych czy algorytmy heurystyczne działają inaczej, mimo że są klasyfikowane jako AI.

Czym jest jest machine learning?

Machine learning to technologia, która umożliwia komputerom przewidywanie przyszłych wyników na podstawie przeszłych danych. Te algorytmy uczą się poprzez trening, podczas którego analizują dane wejściowe i szukają w nich wzorców, które potem mogą wykorzystać do prognozowania.

Algorytmy ML można zastosować w wielu sektorach: od prognozowania cen akcji, diagnostyki medycznej, analizy sentymentu klientów, przez optymalizację procesów produkcyjnych, aż po automatyzację systemów rekomendacyjnych.

Jeśli chcesz głębiej poznać machine learning, warto zapoznać się z kursem podstawowym z machine learning oferowanym przez Cognity, który krok po kroku wprowadzi Cię w tajniki tej technologii.

Jakie są trzy typy uczenia maszynowego?

Machine learning możemy podzielić na trzy główne typy:

• Uczenie nadzorowane – algorytm uczy się na podstawie etykietowanych danych, gdzie każda próbka zawiera zarówno wejście, jak i oczekiwane wyjście (np. klasyfikacja rozpoznawania obiektów na obrazach).
• Uczenie nienadzorowane – w tym przypadku dane wejściowe są nieetykietowane, a algorytm ma za zadanie sam znaleźć ukryte wzorce lub grupy (np. klasteryzacja użytkowników).
• Uczenie ze wzmocnieniem – algorytm uczy się przez interakcję z otoczeniem, podejmując decyzje i otrzymując nagrody lub kary w zależności od tego, jak dobrze wykona swoje zadanie (np. algorytmy stosowane w grach).

Zagadnienia te są szeroko omawiane m.in. w kursie machine learning dla programistów od Cognity, który skupia się na technicznych aspektach uczenia maszynowego.

Czym jest deep learning?

Deep learning to zaawansowana technika uczenia maszynowego, która wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do przetwarzania i analizy danych. Sieci te składają się z wielu warstw neuronów, które uczą się hierarchicznych reprezentacji informacji, umożliwiając modelom wykrywanie skomplikowanych wzorców. Każda warstwa sieci przekształca dane na coraz wyższym poziomie abstrakcji, co pozwala na efektywne rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i analizę dźwięku. Dzięki temu deep learning znajduje zastosowanie w systemach rozpoznawania twarzy, tłumaczenia maszynowego, analizie medycznej czy autonomicznych pojazdach.

Deep learning opiera się na algorytmie propagacji wstecznej (backpropagation), który pozwala na stopniowe dostosowywanie wag sieci w celu minimalizacji błędów. Popularne architektury to konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) używane w analizie obrazów oraz rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) wykorzystywane w zadaniach sekwencyjnych, takich jak rozpoznawanie mowy. Głębokie modele wymagają ogromnych zbiorów danych oraz dużej mocy obliczeniowej, dlatego ich rozwój stał się możliwy dopiero wraz z postępem technologii procesorów graficznych (GPU) i dedykowanych jednostek AI (TPU). W porównaniu do klasycznych metod machine learning, deep learning często osiąga lepsze wyniki, ale jednocześnie bywa bardziej wymagający pod względem interpretacji i optymalizacji. Mimo tych wyzwań, dynamiczny rozwój głębokiego uczenia sprawia, że jest ono kluczowym elementem współczesnej sztucznej inteligencji.

Dla osób, które chcą dogłębiej zrozumieć deep learning, Cognity oferuje interesujące materiały, w tym kurs poświęcony dużym modelom językowym i sztucznej inteligencji.

Jak stworzyć model uczenia maszynowego?

Proces tworzenia modelu uczenia maszynowego zaczyna się od pozyskiwania danych. Dane te są następnie podzielone na zestawy treningowe i testowe. Na zestawie treningowym system uczy się, a na zestawie testowym waliduje swoją zdolność do poprawnych przewidywań.

Następnie wybiera się odpowiedni algorytm, który najlepiej odpowiada problemowi, nad którym pracujesz – może to być regresja, klasyfikacja lub klasteryzacja. Po wytrenowaniu modelu następuje jego ewaluacja i dalej optymalizacja, aby zapewnić jak najlepsze wyniki w realnych zastosowaniach.

Więcej na temat tego, jak krok po kroku budować modele, możesz dowiedzieć się z kursu o machine learning i data science w języku R, który jest szczególnie polecany dla analityków danych.

Szkolenia Machine learning i deep learning w Cognity

Cognity oferuje szeroki wachlarz szkoleń z zakresu machine learning i deep learning, które pomoże Ci w osiągnięciu odpowiednich umiejętności. W ofercie znajdziesz zarówno kursy dla początkujących, jak i zaawansowanych programistów, analityków oraz specjalistów danych.

• Kurs machine learning – podstawowy kurs dla wszystkich, którzy chcą poznać podstawy uczenia maszynowego.
• Kurs machine learning dla programistów – kurs dedykowany dla osób technicznych chcących wdrażać modele ML we własnych projektach.
• Kurs sztucznej inteligencji z użyciem dużych modeli językowych – dla zainteresowanych najnowszymi osiągnięciami AI.
• Kurs machine learning i data science w języku R – kurs dla analityków danych, którzy preferują pracę w języku R.

Co to jest bias w uczeniu maszynowym?

Bias, czyli uprzedzenie, to błąd systematyczny w algorytmie uczenia maszynowego. Bias może wywoływać zniekształcenia w wynikach generowanych przez model, na przykład faworyzując jedne kategorie danych kosztem innych.

Bias często pojawia się na etapie gromadzenia danych – jeśli dostarczone do modelu dane są niesprawiedliwe lub nieprzedstawiające całej rzeczywistości, to model może wydawać błędne lub jednostronne predykcje.

Skuteczne monitorowanie i zmniejszanie bias jest kluczowe dla tworzenia sprawiedliwych i obiektywnych algorytmów. Więcej o wyzwaniach związanych z bias możemy dowiedzieć się podczas kursów dedykowanych machine learning w Cognity.

Rozwijaj swoje kompetencje w dziedzinie machine learning

Jeśli temat machine learning wzbudził Twoje zainteresowanie i chciałbyś pogłębić swoją wiedzę w tej szybko rozwijającej się dziedzinie, mamy dla Ciebie doskonałą propozycję. Oferujemy możliwość zorganizowania dedykowanych szkoleń, dostosowanych do Twoich potrzeb i poziomu zaawansowania. Nasze szkolenia obejmują szeroki zakres zagadnień, od podstaw machine learning i deep learning, poprzez kwestie związane z biasem w modelach, aż po budowanie zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji. To doskonała okazja, aby poszerzyć swoje umiejętności pod okiem ekspertów i zdobyć praktyczną wiedzę, która znajdzie zastosowanie w prawdziwych projektach biznesowych. Zainteresowanych serdecznie zapraszamy do kontaktu pod numerem telefonu: +48 577 136 633 lub adresem e-mail: biuro@cognity.pl. Czekamy na Ciebie z gotowym planem szkoleniowym, który spełni Twoje oczekiwania!

Miary pozycyjne i miary rozproszenia 21 lutego 2025

Teoria ograniczeń w praktyce – jak efektywnie zarządzać projektami? 19 lutego 2025