Přihlaste se k odběru newsletteru od AI-TOMATICA a získejte zdarma bezplatné konzultace a tipy a rady, jak využít moderní technologie k zefektivnění vašeho podnikání.
Přihlášením k odběru newsletteru souhlasím s tím, že AI-TOMATICA s.r.o. bude zpracovávat údaje o mé e-mailové adrese. Informace o zpracování mých osobních údajů zde.
Strojové učení je jednou z nejdůležitějších technologií dnešní doby. Setkáváme se s ním v našich telefonech, počítačích, na internetu a v mnoha dalších oblastech našeho života. Ale co to vlastně strojové učení je a jak funguje? V tomto článku vám přiblížíme základy strojového učení jednoduchým a srozumitelným způsobem.
Strojové učení je oblast umělé inteligence, která umožňuje počítačům učit se z dat a zkušeností, aniž by byly explicitně naprogramovány pro konkrétní úkol. Místo toho, aby počítač vykonával předem definované instrukce, strojové učení mu umožňuje rozpoznávat vzory a rozhodovat se na základě předchozích dat.
Příklad:
Představte si, že chcete naučit počítač rozpoznávat fotografie koček a psů. Místo toho, abyste mu přesně popsali, jak vypadá kočka nebo pes, poskytnete mu mnoho obrázků obou zvířat. Počítač pak analyzuje tyto obrázky, hledá v nich společné znaky a tím se naučí rozlišovat mezi kočkami a psy.
Proces strojového učení lze rozdělit do několika kroků:
Nejprve potřebujeme shromáždit data, ze kterých se bude počítač učit. V našem příkladu to jsou fotografie koček a psů.
Data je třeba připravit pro analýzu. To může zahrnovat změnu velikosti obrázků, odstranění šumu nebo normalizaci dat.
Zvolíme vhodný algoritmus, který se bude z dat učit. Existuje mnoho různých algoritmů strojového učení, každý se hodí pro jiný typ úkolu.
Počítač pomocí vybraného algoritmu analyzuje data a učí se z nich. Vytváří model, který dokáže predikovat nebo klasifikovat nové informace.
Ověříme, jak dobře model funguje, tím, že ho vyzkoušíme na nových datech, která při učení neviděl.
Pokud model funguje dobře, můžeme ho použít v praxi, například v aplikaci, která automaticky třídí fotografie.
Existují tři hlavní přístupy ve strojovém učení:
Tento přístup používá data, u kterých známe správné odpovědi. Počítač se učí z příkladů, kde je jasně řečeno, jaký je správný výsledek. Například při rozpoznávání rukopisu můžeme mít obrázky písmen a číslic s označením, jaké písmeno nebo číslo představují.
V tomto případě nemáme data se správnými odpověďmi. Počítač se snaží najít vzory a souvislosti v datech sám. Příkladem může být skupinování zákazníků podle jejich nákupního chování bez předem definovaných kategorií.
Počítač se učí prostřednictvím interakce s prostředím. Dostává odměny nebo tresty na základě svých akcí a snaží se maximalizovat celkovou odměnu. Tento přístup se používá například při vývoji autonomních vozidel nebo při hraní her.
Umělá inteligence, neboli AI (zkratka z anglického “artificial intelligence“) je oblast informatiky, která se zabývá tvorbou inteligentních agentů, tj. systémů, které dokáží uvažovat, učit se a autonomně jednat.
Strojové učení má široké využití v mnoha oblastech:
Rozpoznávání řeči a obrazu: hlasoví asistenti jako Siri nebo Google Assistant rozumí vašim požadavkům díky strojovému učení. Podobně aplikace pro rozpoznávání obličeje na fotografiích využívají tuto technologii k identifikaci lidí.
Doporučovací systémy: služby jako Netflix nebo Spotify vám navrhují filmy a hudbu na základě vašich předchozích preferencí. Strojové učení analyzuje vaše chování a předpovídá, co by se vám mohlo líbit.
Finanční služby: banky a finanční instituce používají strojové učení k detekci podvodných transakcí nebo k analýze rizik při poskytování úvěrů.
Zdravotnictví: lékařské diagnostické systémy využívají strojové učení k analýze rentgenových snímků nebo k předpovědi vývoje nemocí na základě pacientských dat.
Autonomní vozidla: samořídící auta používají strojové učení k navigaci, rozpoznávání dopravních značek a rozhodování v reálném čase.
Pokud vás strojové učení zaujalo a chcete se o něm dozvědět více, můžete začít s těmito kroky:
1. Základní vzdělání: seznamte se s pojmy jako jsou algoritmy, data, modely a statistika. Existuje mnoho knih a online zdrojů, které vás provedou základy.
2. Online kurzy: mnoho vzdělávacích platforem nabízí kurzy o strojovém učení pro začátečníky. Tyto kurzy často obsahují praktická cvičení a projekty.
3. Praktické projekty: zkuste si vytvořit jednoduchý model, například pro predikci počasí nebo rozpoznávání obrázků. Praktická zkušenost je nenahraditelná.
4. Komunita: připojte se k diskuzním skupinám a fóru, kde můžete sdílet své zkušenosti, klást otázky a učit se od ostatních.
Strojové učení je fascinující oblast, která má potenciál změnit způsob, jakým žijeme a pracujeme. Ať už jste student, podnikatel nebo jen zvědavý čtenář, pochopení základů strojového učení vám může otevřít dveře k novým možnostem a inovacím.
Strojové učení je technologie, která umožňuje počítačům učit se z dat a zkušeností, aniž by byly přesně naprogramovány pro konkrétní úkol. Počítač se sám zlepšuje v řešení úkolu tím, že analyzuje data a hledá v nich vzory.
Umělá inteligence (AI) je širší pojem, který zahrnuje všechny technologie umožňující strojům vykonávat úkoly vyžadující lidskou inteligenci. Strojové učení je podmnožina AI, která se zaměřuje na to, aby se počítače učily z dat a zlepšovaly své výkony bez explicitního programování.
Strojové učení je všude kolem nás. Používá se v hlasových asistentech, doporučovacích systémech na sociálních sítích, při filtrování spamu v e-mailu, v navigačních aplikacích, při rozpoznávání obličejů na fotografiích a v mnoha dalších oblastech.
Základní principy strojového učení lze pochopit bez hlubokých znalostí programování. Nicméně pro praktické aplikace a vytváření vlastních modelů je užitečné mít alespoň základní znalosti programování a matematiky.