Strojno učenje (Machine Learning), podgrana umjetne inteligencije (Artificial Intelligence), revolucionirala je način na koji računala obrađuju i interpretiraju podatke. Ali što točno znači strojno učenje i zašto je važno?
Strojno učenje je metoda kojom se računalima omogućuje učenje iz podataka bez eksplicitnog programiranja. Umjesto da programeri pišu detaljne upute, strojno učenje koristi algoritme koji mogu ‘učiti’ i donositi odluke na temelju podataka.
Postoje različite vrste strojnog učenja, uključujući nadzirano učenje (Supervised Learning), nenadzirano učenje (Unsupervised Learning) i učenje pojačanjem (Reinforcement Learning).
Nadzirano učenje koristi označene podatke za treniranje modela. To znači da svaki primjer u skupu podataka ima odgovarajuću oznaku ili rezultat. Algoritam uči na temelju tih označenih primjera kako bi mogao donositi precizne predikcije za nove, neoznačene podatke.
Nenadzirano učenje, s druge strane, koristi neoznačene podatke. Algoritam pokušava otkriti skrivene obrasce i strukture unutar tih podataka bez pomoći prethodno označenih primjera. To se često koristi za grupiranje sličnih primjera ili za otkrivanje neuobičajenih podataka (outliers).
Učenje pojačanjem je metoda u kojoj agent uči kako se ponašati u okruženju na temelju povratnih informacija u obliku nagrada i kazni. Cilj je maksimizirati ukupnu nagradu. Ova metoda se često koristi u problemima kao što su igre, autonomna vožnja i robotika.
Duboko učenje (Deep Learning), podskup strojnog učenja, koristi neuronske mreže (Neural Networks) s mnogo slojeva (duboke mreže) za učenje složenih obrazaca iz velikih količina podataka. To je ključno za razvoj naprednih UI tehnologija, poput obrade prirodnog jezika (Natural Language Processing) i računalnog vida (Computer Vision).
Strojno učenje je ključno za razvoj sofisticiranih UI aplikacija, omogućujući računalima da prepoznaju obrasce, interpretiraju podatke i donose odluke – sve to bez eksplicitnog programiranja.
