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

În era digitală, datele reprezintă o resursă valoroasă, iar Machine Learning (Învățarea automată) este instrumentul esențial care ajută oamenii să exploateze pe deplin această resursă.

Machine Learning (ML) este o ramură a inteligenței artificiale (AI), care permite calculatoarelor să învețe din date și să își îmbunătățească capacitatea de procesare în timp, fără a fi nevoie de programare detaliată. Cu alte cuvinte, ML ajută calculatoarele să „învețe singure” din experiență pentru a crește treptat acuratețea predicțiilor, similar modului în care oamenii învață din realitate.

Modul de funcționare al Machine Learning

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

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

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 de intrare sunt normalizate. Această etapă consumă mult timp, dar este decisivă 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 a învăța prin optimizarea unei funcții de pierdere. Procesul de antrenament ajustează parametrii modelului pentru a reduce eroarea predicției pe setul de date de antrenament.
3. Evaluare și implementare: După antrenament, modelul este testat pe date noi (set de testare) pentru a evalua calitatea. Indicatorii uzuali sunt acuratețea (accuracy), Precizia, Recall sau F1-Score, în funcție de tipul problemei. Dacă rezultatele sunt satisfăcătoare, modelul este implementat în practică (în aplicații sau servicii), altfel se pot ajusta datele sau algoritmul și se reia antrenamentul.

Metodele de învățare automată

Machine Learning este de obicei împărțit în trei metode principale, bazate pe modul în care modelul învață din date:

• Învățare supravegheată (Supervised Learning): Modelul este antrenat pe un set de date etichetat. Fiecare exemplu de antrenament conține intrarea și rezultatul (eticheta) corespunzător, ajutând modelul să învețe relația dintre cele două părți. După procesul de învățare, modelul poate prezice etichete pentru date noi. Aceasta este metoda frecvent utilizată în probleme de clasificare (de exemplu: recunoașterea scrisului de mână, clasificarea emailurilor spam) sau regresie (predicția prețurilor imobiliare, a acțiunilor etc.).
• Învățare nesupravegheată (Unsupervised Learning): Modelul primește date neetichetate, adică doar intrări fără rezultate cunoscute. Scopul modelului este să descopere tipare ascunse sau structuri în date, cum ar fi gruparea (clustering) sau reducerea dimensionalității. De exemplu, un algoritm de clustering (precum K-Means) împarte automat clienții în grupuri bazate pe comportamentul de cumpărare, fără a cunoaște în prealabil grupurile corecte sau greșite.
• Învățare prin întărire (Reinforcement Learning): Modelul (agentul) învață să interacționeze cu mediul și să primească recompense/sancțiuni bazate pe acțiunile sale. Prin încercare și eroare, modelul optimizează strategia pentru a obține cea mai mare recompensă. Această metodă este folosită frecvent în jocuri (precum AlphaGo) sau în roboți și sisteme de control automat, unde modelul trebuie să decidă cea mai bună mișcare pentru a atinge obiectivul.

Aplicații uzuale ale Machine Learning

Machine Learning și-a demonstrat valoarea în numeroase domenii diferite. Aplicațiile tipice includ:

• Procesarea informațiilor și comunicarea: Recunoașterea imaginilor (cum ar fi recunoașterea feței, clasificarea imaginilor), recunoașterea vocală și procesarea limbajului natural (traducere automată, asistenți virtuali precum Siri, Google Assistant).
• Recomandări și securitate: Sisteme de recomandare personalizate (de exemplu, sugestii de filme, produse pe Netflix, Shopee etc.), filtrarea spamului și detectarea fraudelor online (de exemplu, detectarea tranzacțiilor suspecte).
• Automatizare și analiză: Vehicule autonome (tehnologia Tesla), diagnostic medical automat (analiza imaginilor medicale, predicția bolilor), analiza pieței financiare și a opiniei publice (analiza tendințelor, analiza sentimentelor utilizatorilor) etc.

Cu abilitatea de a învăța din date, Machine Learning devine treptat fundamentul multor tehnologii AI moderne, transformând ideile de automatizare și inteligență în realitate.

>>> Faceți clic pentru a afla:

Ce este AI restrâns și AI general?

Diferențele între: 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.

După cum s-a menționat, „Machine Learning este instrumentul care permite oamenilor să valorifice pe deplin” valoarea datelor în era digitală, deschizând numeroase oportunități pentru aplicațiile tehnologice inteligente în viitor.