strojové učení (ML)

Strojové učení (ML) je typ umělé inteligence (AI), který umožňuje softwarovým aplikacím provádět specifické úkoly bez explicitních pokynů. Zaměřuje se na vývoj počítačových programů, které se mohou měnit a zlepšovat, když jsou vystaveny novým datům.

Algoritmy ML se používají k řešení problémů, jako je lékařská diagnostika, rozpoznávání řeči a obrazu, třídění a katalogizace položek, autonomní roboti, detekce podvodů, prediktivní analytika, autonomní navigace a zpracování přirozeného jazyka. Algoritmy jsou obvykle spuštěny na datech převzatých z různých zdrojů, jako jsou průzkumy, pozorování a experimenty.

Algoritmy ML využívají širokou škálu technik, jako je učení pod dohledem a bez dozoru, stejně jako hluboké učení. Učení pod dohledem je, když je systému poskytnuta data a předem určená odezva, kterou by měl poskytnout, zatímco učení bez dozoru umožňuje systému učit se z dat bez úkolu předem určeného systémem. Hluboké učení je podmnožinou ML a využívá větší vstupní data a větší sítě neuronů, takže se systém může učit složité úkoly.

ML má širokou škálu aplikací, od odvětví, jako je zdravotnictví, kybernetická bezpečnost, maloobchod, finance a další. Ve zdravotnictví lze ML použít k detekci nemocí, jako je rakovina, k identifikaci potenciálních zdravotních rizik, zatímco v oblasti kybernetické bezpečnosti jej lze využít k detekci kybernetických útoků a jejich zastavení dříve, než se stanou závažným incidentem. V maloobchodě může ML pohánět motory doporučení na webech a aplikacích a také pomáhat zlepšovat zákaznickou zkušenost a rozhodování o nákupu.

ML je neustále se vyvíjející technologie s každým dnem přijímání nových vylepšení a aplikací. Je to stále důležitější technologie pro společnosti a organizace, které potřebují porozumět velkému množství dat. V nadcházejících letech má také potenciál způsobit revoluci v mnoha průmyslových odvětvích.