Kazalo:
V zadnjih letih se izraz "strojno učenje" pojavlja na različnih razpravah in forumih, ampak kaj točno to pomeni? Strojno učenje je mogoče opredeliti kot metodo za analizo podatkov, ki temelji na prepoznavanju vzorcev in računalniškem učenju. Sestavljena je iz različnih algoritmov, kot so nevronske mreže, odločitvena drevesa, bajesova omrežja itd. Strojno učenje te algoritme uporablja za učenje iz podatkov in pridobivanje skritih spoznanj iz podatkov. Proces učenja je iterativen, zato se z novimi podatki prav tako ravna brez kakršnega koli nadzora. Znanost, ki se je učiti iz prejšnjih podatkov in jo uporabljati za prihodnje podatke, ni nova, vendar dobiva vse večjo priljubljenost.
Kaj je strojno učenje?
Medtem ko nekateri verjamejo, da strojno učenje ni boljše od tradicionalnih metod računalniškega programiranja, ki se še vedno uporabljajo, mnogi menijo, da je strojno učenje revolucija na področju umetne inteligence (AI). Verjamejo, da se bodo s pomočjo te tehnologije stroji lahko naučili in stvari delali z lastnimi izkušnjami, namesto da bi preprosto sledili človeškim navodilom.
Da bi razumeli več o pomenu strojnega učenja, ga lahko primerjamo s tradicionalnim računalniškim programiranjem. Naslednji razdelki bodo obravnavali več o strojnem učenju in njegovi razliki od tradicionalnega programiranja. (Za nekatere prednosti in slabosti strojnega učenja glejte Obljube in pasti strojnega učenja.)
