Strojové učení je obor umělé inteligence, který se zabývá vývojem algoritmů a metod umožňujících počítačům, aby se „učily“ z dat a získávaly schopnost samostatně přizpůsobovat své chování a výkon bez přímého programování.
V rámci strojového učení se využívají různé typy algoritmů, včetně neuronových sítí, rozhodovacích stromů a klasifikačních modelů, aby počítače dokázaly rozpoznat vzory a získat předpovědi z dat. Tyto algoritmy jsou trénovány na velkém množství dat, aby se naučily rozpoznávat vzory a přizpůsobovaly se různým situacím.
Strojové učení je široce používáno v různých oblastech, včetně zpracování obrazu a zvuku, rozpoznávání řeči, překladu jazyků, klasifikace a shlukování dat, doporučovacích systémů a predikce chování zákazníků.
Zde je několik algoritmů používaných v strojovém učení. Zde jsou některé z nejznámějších:
Lineární regrese – jedná se o algoritmus, který slouží k nalezení lineárního vztahu mezi jedním nezávislým a jedním závislým proměnným. Používá se především pro predikci v rámci regresních problémů.
K-means shlukování – tato metoda se používá k rozdělení datového souboru na skupiny, tzv. shluky, tak, aby data uvnitř jednoho shluku byla si podobná a data mezi shluky se odlišovala. Používá se zejména v analýze dat a vytváření doporučovacích systémů.
Rozhodovací stromy – jedná se o stromovou strukturu, která se využívá pro klasifikaci a predikci. Tento algoritmus je velmi populární kvůli své jednoduchosti a schopnosti poskytovat srozumitelné vysvětlení, jak se rozhodnutí dospělo.
Neuronové sítě – jedná se o algoritmus inspirovaný biologickými neurony. Tyto sítě se používají pro rozpoznávání obrazu, zvuku a řeči. Jsou velmi efektivní při zpracování velkého množství dat.
Podpůrné vektory – tento algoritmus se používá pro klasifikaci. Hledá hyperroviny, které dokážou rozdělit data na dvě třídy. Tento algoritmus se využívá zejména pro rozpoznávání obrazu a zpracování textů.
Tyto algoritmy jsou jen několik příkladů toho, co strojové učení může nabídnout a jaké metody může použít k řešení různých problémů.
