Ce este Machine Learning? Care este principiul de funcționare și aplicațiile metodei de învățare automată Machine Learning? Haideți să găsim răspunsul detaliat în conținutul de mai jos împreună cu INVIAI!

Ce este Machine Learning...?

Machine Learning (ML, cunoscut și ca învățare automată) este o ramură a inteligenței artificiale (AI), concentrată pe permiterea calculatoarelor să imite modul în care oamenii învață pentru a executa automat sarcini și îmbunătăți performanța prin acumularea de experiență din date. Pe scurt, este „domeniul de cercetare care ajută calculatoarele să învețe singure fără a fi programate explicit”, conform definiției clasice a expertului Arthur Samuel din anii 1950. Această definiție rămâne valabilă și astăzi: în loc să programăm fiecare instrucțiune specifică, oferim date pentru ca mașina să extragă reguli și să îmbunătățească rezultatele în timp.

Astăzi, machine learning este prezent pe scară largă în viața noastră. Multe servicii online pe care le folosim zilnic – de la motoare de căutare pe internet, filtre anti-spam pentru email, sisteme de recomandare filme/produse, până la software bancar pentru detectarea tranzacțiilor suspecte – sunt operate prin algoritmi de învățare automată.

Această tehnologie apare și în numeroase aplicații mobile, cum ar fi funcția de recunoaștere vocală care permite asistenților virtuali să înțeleagă ce spuneți. Datorită capacității de auto-învățare și îmbunătățire, machine learning devine fundamentul majorității sistemelor AI moderne. De fapt, cele mai multe progrese în AI din ultimii 5–10 ani sunt legate de machine learning, până la punctul în care mulți consideră că AI și ML sunt aproape sinonime.

Relația dintre Machine Learning, AI și Deep Learning

Inteligența artificială (AI) este un concept larg, care include toate tehnicile ce ajută mașinile să execute comportamente „inteligente” asemănătoare oamenilor. Machine Learning este o metodă de realizare a AI, prin care mașinile învață din date în loc să fie programate pas cu pas. În ecosistemul AI, ML joacă un rol atât de important încât multe sisteme AI sunt construite pe baza modelelor de învățare automată.

Deep Learning (învățarea profundă) este o subramură specială a machine learning. Deep learning utilizează rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi (deep neural networks) pentru a extrage automat caracteristici din date cu intervenție minimă a omului. Datorită structurii sale stratificate, algoritmii de deep learning pot procesa volume uriașe de date (de exemplu: imagini, sunet, text) și pot învăța caracteristici importante pentru clasificare sau predicție fără ca programatorul să definească explicit aceste caracteristici. Aceasta reduce efortul de „predare” a mașinii și valorifică datele la scară largă pentru model.

În schimb, algoritmii ML „clasici” (care nu folosesc deep learning) depind mult de proiectarea manuală a caracteristicilor de intrare și necesită date structurate pentru rezultate bune. Se poate spune că, dacă AI este un ansamblu larg de tehnologii inteligente, machine learning este o submulțime a AI, iar deep learning este o submulțime a machine learning – concentrată pe rețele neuronale profunde.

(Notă: Robotica și machine learning sunt două domenii diferite. Robotica se ocupă cu hardware și mecanică automată, în timp ce ML este în principal algoritmi software. Totuși, roboții moderni pot integra ML pentru a deveni mai „inteligenți”, de exemplu roboții autonomi folosesc învățarea automată pentru a învăța cum să se deplaseze.)

Tipuri de Machine Learning

Există multe metode și algoritmi diferiți în machine learning. În esență, ML este împărțit în patru tipuri principale bazate pe modul în care sistemul învață din date:

Învățare supravegheată (Supervised Learning)

Învățarea supravegheată este o metodă de antrenare a modelului folosind date deja etichetate. Aceasta înseamnă că datele de intrare au deja rezultatul așteptat, ajutând algoritmul să învețe prin exemple concrete. Modelul ajustează parametrii interni pentru a prezice ieșirea care să corespundă etichetelor existente. De exemplu, dacă oferim algoritmului multe imagini de câini/pisici etichetate, modelul va învăța să distinguă corect imaginile cu câini de cele fără câini. Învățarea supravegheată este cel mai răspândit tip de machine learning și este folosită în numeroase aplicații precum recunoașterea scrisului de mână, clasificarea emailurilor spam sau predicția prețurilor imobiliare.

Învățare nesupravegheată (Unsupervised Learning)

În învățarea nesupravegheată, datele de intrare nu au etichete. Algoritmul va descoperi singur modele și structuri ascunse în setul de date fără instrucțiuni prealabile. Scopul este ca mașina să identifice grupuri de date sau reguli ascunse pe care oamenii poate nu le cunosc încă. De exemplu, un program de învățare nesupravegheată poate analiza datele de cumpărături online și poate grupa clienții în segmente cu comportamente de cumpărare similare.

Rezultatul acestei segmentări ajută companiile să înțeleagă diferitele segmente de clienți chiar dacă anterior nu existau etichete specifice pentru „tipuri de clienți”. Învățarea nesupravegheată este adesea folosită în analiza datelor de trafic, reducerea dimensionalității și în diverse sisteme de recomandare.

Învățare semi-supravegheată (Semi-supervised Learning)

Învățarea semi-supravegheată combină atât date etichetate, cât și neetichetate în procesul de antrenare. De obicei, există doar o cantitate mică de date etichetate, iar restul sunt date neetichetate. Algoritmul semi-supravegheat folosește setul mic de date etichetate pentru a ghida clasificarea și extragerea caracteristicilor pe un set mai mare de date neetichetate. Această abordare valorifică cantități mari de date neetichetate fără a necesita un efort mare de etichetare manuală.

Învățarea semi-supravegheată este deosebit de utilă când colectarea datelor etichetate este dificilă sau costisitoare, îmbunătățind acuratețea față de învățarea nesupravegheată simplă.

Învățare prin întărire (Reinforcement Learning)

Învățarea prin întărire este o metodă prin care algoritmul învață singur prin mecanismul de recompense și penalizări în interacțiunea cu mediul. Spre deosebire de învățarea supravegheată, modelul nu primește perechi date-răspuns corect, ci testează diferite acțiuni și primește feedback (recompense sau penalizări) în funcție de succesul acțiunilor respective.

În timp, secvențele de acțiuni care aduc rezultate bune sunt „consolidate” (reinforced), ajutând modelul să învețe strategia optimă pentru a atinge obiectivul stabilit. Învățarea prin întărire este folosită frecvent pentru antrenarea AI în jocuri, controlul roboților sau conducerea autonomă a vehiculelor.

De exemplu, un model poate învăța să joace șah prin auto-joc repetat și să primească puncte când câștigă. Un exemplu celebru este sistemul IBM Watson, care a folosit algoritmi de învățare prin întărire pentru a decide când să răspundă și cât să parieze, câștigând concursul de cultură generală Jeopardy! în 2011.

Modul de funcționare al Machine Learning

Machine Learning funcționează pe baza datelor. Mai întâi, sistemul trebuie să colecteze o cantitate mare de date diverse din multiple surse (senzori, sisteme tranzacționale, rețele sociale, baze de date deschise etc.). Calitatea datelor este esențială: dacă datele sunt zgomotoase, incomplete sau nereprezentative, modelul ML poate învăța greșit și oferi rezultate inexacte.

De exemplu, cu cât datele curate și reprezentative sunt mai multe, cu atât modelul învață mai eficient, dar datele trebuie preprocesate (curățate, normalizate etc.) pentru a fi pregătite pentru antrenare.

1. Colectarea și preprocesarea datelor: Mai întâi, se identifică datele de intrare și se colectează din surse de încredere. Apoi, datele sunt curățate, erorile sunt eliminate, valorile lipsă sunt completate sau informațiile sunt normalizate. Această etapă consumă mult timp, dar este crucială pentru acuratețea finală a modelului.
2. Alegerea algoritmului și antrenarea modelului: În funcție de tipul datelor și obiectiv (clasificare sau predicție), se selectează algoritmul potrivit (de exemplu: regresie liniară, arbori decizionali, rețele neuronale etc.). Datele preprocesate sunt introduse în model pentru învățare prin optimizarea unei funcții de pierdere. Procesul ajustează parametrii modelului pentru a reduce eroarea de predicție pe setul de antrenament.
3. Evaluare și implementare: După antrenare, modelul este testat pe date noi (set de testare) pentru a evalua calitatea. Măsurile uzuale sunt acuratețea (accuracy), Precizia, Recall sau F1-Score, în funcție de tipul problemei. Dacă rezultatele sunt satisfăcătoare, modelul este implementat în aplicații sau servicii; altfel, se pot ajusta datele sau algoritmul și se reia antrenarea.

Aplicații practice ale Machine Learning

Machine learning este folosit pe scară largă în practică, de la facilități cotidiene până la domenii tehnologice avansate. Mai jos sunt câteva exemple reprezentative de aplicații ML:

• Inteligență artificială generativă (Generative AI): Aceasta este o tehnologie ML care permite crearea de conținut nou (text, imagini, video, cod sursă etc.) bazat pe cerințele utilizatorului. Modelele generative AI (cum ar fi modelele de limbaj mari) învață din volume uriașe de date pentru a înțelege cerințele și a genera conținut automat. Exemplu: ChatGPT este o aplicație AI generativă populară, capabilă să răspundă întrebărilor sau să redacteze texte conform dorințelor utilizatorului.

• Recunoaștere vocală: Machine learning ajută calculatoarele să înțeleagă vorbirea umană și să o transforme în text. Tehnologia Speech Recognition utilizează modele de învățare automată (adesea combinate cu procesarea limbajului natural) pentru a recunoaște și transcrie vocea. Aplicațiile practice includ asistenți virtuali pe telefoane (de exemplu: Siri, Google Assistant) care execută comenzi vocale sau funcția de dictare vocală pentru o interacțiune mai comodă cu dispozitivele.

• Chatbot-uri și suport clienți: Multe chatbot-uri pe site-uri web și rețele sociale sunt echipate cu machine learning pentru a răspunde automat întrebărilor frecvente (FAQ), oferi consultanță despre produse și interacționa cu clienții 24/7. Datorită ML, chatbot-urile pot înțelege intenția întrebărilor utilizatorilor și oferi răspunsuri adecvate, ba chiar învăța din fiecare conversație pentru a servi mai bine în viitor. Aceasta ajută companiile să economisească resurse umane și să îmbunătățească experiența clienților (de exemplu: asistenți virtuali, chatbot-uri ale platformelor de e-commerce care recomandă produse și răspund instantaneu la întrebări).

• Viziune computerizată (Computer Vision): Acesta este domeniul ML care ajută calculatoarele să „vadă” și să înțeleagă conținutul imaginilor sau videoclipurilor. Algoritmii de viziune computerizată folosesc adesea rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru a recunoaște caracteristici vizuale, astfel detectează obiecte, clasifică sau recunosc modele în datele vizuale. Aplicațiile sunt diverse: de la etichetarea automată a fotografiilor pe rețele sociale, recunoașterea facială pe telefoane, până la diagnosticarea imaginilor medicale (detectarea tumorilor în radiografii) și vehicule autonome (recunoașterea pietonilor, semnelor de circulație etc.).

• Sisteme de recomandare (Recommender System): Acestea sunt algoritmi ML care analizează comportamentul utilizatorilor pentru a oferi sugestii personalizate în funcție de preferințele fiecăruia. De exemplu, pe baza istoricului de vizionare sau cumpărături, sistemul recomandă filme sau produse care ar putea interesa utilizatorul. Platformele de comerț electronic și serviciile de streaming (Netflix, Spotify etc.) folosesc ML pentru a personaliza conținutul afișat, sporind experiența utilizatorului și creșterea vânzărilor.

• Detectarea fraudelor: În domeniul financiar – bancar, machine learning este folosit pentru identificarea rapidă a tranzacțiilor frauduloase sau anormale. Modelele ML pot fi antrenate pe date de tranzacții cunoscute ca frauduloase (învățare supravegheată) pentru a recunoaște semnele caracteristice ale fraudelor. În plus, combinate cu tehnici de detectare a anomaliilor, sistemele ML pot semnala tranzacțiile „neobișnuite” față de comportamentul normal pentru verificări suplimentare. Astfel, băncile și companiile de carduri de credit pot detecta rapid fraudele, reducând pierderile și riscurile pentru clienți.

(În plus, ML are multe alte aplicații precum: automatizarea în fabrici (robotică), analiza lanțului de aprovizionare, prognoza meteo, analiza datelor genetice în biologie etc. Dezvoltarea ML deschide noi posibilități în aproape toate domeniile.)

Avantaje și limitări ale Machine Learning

Ca orice tehnologie, machine learning are avantaje importante, dar și limitări specifice. Înțelegerea acestora ne ajută să aplicăm ML eficient și să evităm riscurile potențiale.

Avantaje

• Capacitatea de a identifica modele în volume mari de date: ML poate descoperi tipare și tendințe ascunse în cantități uriașe de date pe care oamenii le-ar putea trece cu vederea. Astfel, companiile pot exploata informații din „big data” pentru a lua decizii mai precise.

• Automatizare și reducerea dependenței de intervenția umană: Sistemele ML pot învăța și îmbunătăți algoritmii de analiză cu intervenție minimă a omului. Odată ce primesc datele de intrare, modelele se „asamblează” și ajustează singure parametrii pentru a optimiza rezultatele. Aceasta permite automatizarea sarcinilor complexe (cum ar fi clasificarea, predicția) continuu, fără programare manuală pentru fiecare caz specific.

• Îmbunătățire în timp și personalizarea experienței: Spre deosebire de software-ul tradițional (cu performanță fixă), modelele ML devin mai precise pe măsură ce primesc mai multe date. După fiecare antrenament suplimentar, modelul acumulează experiență și face predicții mai bune. Astfel, sistemele ML pot fi adaptate fiecărui utilizator – de exemplu, recomandând conținut din ce în ce mai potrivit gusturilor – și îmbunătățesc experiența utilizatorului în timp.

Limitări

• Dependența de calitatea datelor: Modelele ML necesită volume mari de date de antrenament care să fie precise, diverse și nepartinitoare. Dacă datele sunt de calitate slabă, rezultatele vor fi slabe (principiul „gunoi intră, gunoi iese”). În plus, colectarea și procesarea unor volume mari de date necesită infrastructură de stocare și calcul puternică, ceea ce poate genera costuri și consum de resurse considerabile.

• Riscul de învățare greșită sau rezultate eronate: Modelele ML pot face erori grave dacă datele de antrenament sunt insuficiente sau nereprezentative. În unele cazuri, cu seturi de date prea mici, algoritmii pot găsi o regulă care pare „plauzibilă” matematic, dar complet greșită în practică. Aceasta duce la predicții înșelătoare sau eronate, afectând negativ deciziile bazate pe ele. Prin urmare, este necesară o verificare atentă a fiabilității rezultatelor ML, mai ales când datele de intrare sunt limitate.

• Lipsa transparenței: Multe modele ML complexe (în special cele de deep learning) funcționează ca o „cutie neagră” – fiind dificil de explicat de ce modelul a făcut o anumită predicție. De exemplu, o rețea neuronală profundă cu milioane de parametri poate avea o acuratețe ridicată, dar este greu de identificat caracteristicile exacte care au condus la decizie. Această lipsă de explicabilitate creează dificultăți în domenii care necesită justificarea deciziilor (finanțe, sănătate). În schimb, unele modele mai simple (de exemplu: arbori decizionali) sunt mai ușor de verificat și validat, deoarece logica decizională poate fi urmărită – un avantaj pe care rețelele neuronale „cutie neagră” nu îl au.

>>> Faceți clic pentru a afla mai multe:

Ce este AI restrâns și AI general?

Diferențele dintre: AI, Machine Learning și Deep Learning

În concluzie, Machine Learning (Învățarea automată) este o tehnologie esențială în era datelor mari. Aceasta permite calculatoarelor să învețe singure și să îmbunătățească capacitatea de predicție în timp, fără a fi nevoie de programare detaliată pas cu pas. Datorită acestui fapt, ML a fost și este aplicat pe scară largă în viața cotidiană și în industrie, de la asistenți virtuali inteligenți până la sisteme automate avansate.

Așa cum am menționat, „Machine Learning este instrumentul care ajută oamenii să valorifice pe deplin” valoarea datelor în era digitală, deschizând numeroase oportunități pentru aplicații tehnologice inteligente în viitor.