REKLAMA

REKLAMA

Kategorie
Zaloguj się

Zarejestruj się

Proszę podać poprawny adres e-mail Hasło musi zawierać min. 3 znaki i max. 12 znaków
* - pole obowiązkowe
Przypomnij hasło
Witaj
Usuń konto
Aktualizacja danych
  Informacja
Twoje dane będą wykorzystywane do certyfikatów.

W jaki sposób uczy się sztuczna inteligencja? Od algorytmów do inteligentnych systemów

Subskrybuj nas na Youtube
Dołącz do ekspertów Dołącz do grona ekspertów
W jaki sposób uczy się sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja AI
ShutterStock

REKLAMA

REKLAMA

Sztuczna inteligencja i jej zdolność do uczenia się stanowi rewolucję w dziedzinie informatyki. Przyjrzymy się więc procesowi uczenia się sztucznej inteligencji, od podstawowych algorytmów po zaawansowane techniki.

rozwiń >

Sztuczna inteligencja jest dziedziną informatyki, która zajmuje się tworzeniem inteligentnych systemów zdolnych do rozumienia, uczenia się i podejmowania decyzji na podstawie dostępnych danych. Proces uczenia się jest kluczowym elementem w rozwoju sztucznej inteligencji. W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja uczy się i jakie są kluczowe etapy tego procesu.

REKLAMA

Algorytmy i dane - fundamenty uczenia maszynowego

REKLAMA

W celu zrozumienia procesu uczenia maszynowego, należy zwrócić uwagę na podstawowe elementy, jakimi są algorytmy i dane. Algorytmy są matematycznymi modelami, które pozwalają systemom sztucznej inteligencji analizować dane i budować modele predykcyjne. Przykłady algorytmów wykorzystywanych w uczeniu maszynowym to:

Sieci neuronowe
Są one inspirowane działaniem ludzkiego mózgu i składają się z połączonych ze sobą sztucznych neuronów. Sieci neuronowe są wykorzystywane w zadaniach takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego czy predykcja.

Drzewa decyzyjne
To struktury hierarchiczne, które pozwalają na podział danych na podstawie serii pytań i reguł. Drzewa decyzyjne są stosowane w zadaniach klasyfikacji i predykcji.

Maszyny wektorów nośnych (SVM)
SVM jest algorytmem uczenia maszynowego wykorzystującym techniki matematyczne do tworzenia modeli klasyfikacyjnych. SVM jest szczególnie skuteczny w zadaniach separacji liniowej i nieliniowej.

Dalszy ciąg materiału pod wideo

Dane stanowią drugi kluczowy element uczenia maszynowego. Dobre dane treningowe są niezbędne do zbudowania skutecznego modelu. Przykłady rodzajów danych wykorzystywanych w uczeniu maszynowym to:

Obrazy
Dane obrazowe są szeroko wykorzystywane w zadaniach rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy czy segmentacji obrazu.

Tekst
Dane tekstowe są wykorzystywane w analizie sentymentu, przetwarzaniu języka naturalnego czy generowaniu tekstu.

Dane numeryczne
Dane numeryczne są powszechnie wykorzystywane w zadaniach predykcyjnych, takich jak prognozowanie sprzedaży, analiza finansowa czy wykrywanie oszustw.

Uczenie nadzorowane: nauka na podstawie etykietowanych danych

REKLAMA

Uczenie nadzorowane jest jednym z najpopularniejszych podejść w uczeniu maszynowym. Polega na nauczaniu systemu SI na podstawie etykietowanych danych treningowych, gdzie każdy przykład danych ma przypisaną oczekiwaną etykietę lub wynik. Przykłady zastosowań uczenia nadzorowanego to:

Klasyfikacja
Uczenie nadzorowane jest często wykorzystywane w zadaniach klasyfikacji, gdzie system SI ma nauczyć się przyporządkowywania nowych danych do określonych klas. Przykładem może być klasyfikacja wiadomości e-mail jako "spam" lub "nie-spam".

Regresja
Uczenie nadzorowane jest również stosowane w zadaniach regresji, gdzie system SI ma przewidywać wartość numeryczną na podstawie dostępnych danych. Przykładem może być prognozowanie cen nieruchomości na podstawie cech takich jak powierzchnia, lokalizacja czy liczba pokoi.

Wykrywanie anomali
Uczenie nadzorowane może być również stosowane w zadaniach wykrywania anomali, gdzie system SI jest nauczony rozpoznawać nietypowe wzorce w danych. Przykładem może być wykrywanie podejrzanych transakcji w systemach płatności.

Uczenie nienadzorowane: poszukiwanie wzorców i struktur danych

Uczenie nienadzorowane to kolejne podejście w uczeniu maszynowym, które polega na odkrywaniu wzorców i struktur w danych nieetykietowanych. Oznacza to, że system SI jest nauczony samodzielnie identyfikować podobieństwa, grupować dane czy redukować wymiarowość. Przykłady zastosowań uczenia nienadzorowanego to:

Grupowanie danych
Uczenie nienadzorowane jest często wykorzystywane do grupowania danych na podstawie ich podobieństwa. Przykładem może być grupowanie klientów na podstawie ich preferencji zakupowych lub grupowanie artykułów prasowych na podstawie tematów.

Redukcja wymiarowości
Uczenie nienadzorowane może być stosowane do redukcji wymiarowości danych, czyli zmniejszenia liczby cech lub zmiennych opisujących dane. Przykładem może być redukcja wymiarowości w analizie danych obrazowych lub analizie danych genetycznych.

Generowanie reguł
Uczenie nienadzorowane może pomóc w odkrywaniu ukrytych reguł i zależności w danych. Przykładem może być generowanie reguł asocjacyjnych w dziedzinie analizy koszyka zakupowego, które mogą wskazywać na powiązania między produktami.

Wzmocnienie: uczenie się na podstawie nagród i kar (kontynuacja)

Wzmocnienie to jedno z najważniejszych podejść w uczeniu maszynowym, które opiera się na koncepcji agenta podejmującego działania w środowisku i otrzymującego nagrody lub kary w zależności od wyników tych działań. W tym podejściu, sztuczna inteligencja uczy się poprzez eksplorację i interakcję ze środowiskiem, aby znaleźć optymalne strategie, które prowadzą do maksymalizacji nagród lub minimalizacji kar.

Przykłady zastosowań uczenia przez wzmocnienie:

Autonomiczne samochody
Uczenie przez wzmocnienie ma zastosowanie w rozwoju samochodów autonomicznych. Systemy AI uczą się, jak odpowiednio reagować na różne sytuacje drogowe, takie jak hamowanie w odpowiednim momencie czy zmiana pasa ruchu, aby zapewnić bezpieczną i efektywną jazdę.

Gry komputerowe
Uczenie przez wzmocnienie jest często wykorzystywane w rozwoju sztucznej inteligencji w grach komputerowych. Agenci AI uczą się strategii i taktyk, poprzez interakcję z grą i maksymalizację zdobywanych punktów lub osiągnięcie określonych celów.

Sterowanie robotami
Uczenie przez wzmocnienie jest również stosowane w robotyce. Roboty uczą się, jak wykonywać zadania związane z manipulacją obiektami, poruszaniem się w trudnym terenie lub wykonywaniem precyzyjnych operacji, takich jak operacje chirurgiczne.

Zaawansowane techniki uczenia maszynowego

Pozostają jeszcze zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Chodzi o pojęcia takie jak głębokie uczenie (deep learning), transfer learning, uczenie z niewielką ilością danych (few-shot learning) oraz generowanie adversarialne. Ich zastosowanie ma ogromny wpływ na rozwój sztucznej inteligencji.

Przyjrzymy się poszczególnym zaawansowanym technikom uczenia maszynowego:

Głębokie uczenie (Deep Learning)
Głębokie uczenie to technika oparta na sieciach neuronowych o wielu warstwach. Pozwala na analizę złożonych danych, takich jak obrazy, dźwięki czy tekst, co znacznie zwiększa zdolności predykcyjne i rozumienie systemów SI.

Transfer Learning
Transfer Learning to technika, która polega na wykorzystaniu wiedzy i umiejętności z jednej dziedziny do poprawy wyników w innej dziedzinie. Na przykład, model uczenia maszynowego nauczony rozpoznawania obrazów psów może mieć transferowalną wiedzę do rozpoznawania innych zwierząt.

Uczenie z niewielką ilością danych (Few-shot Learning)
Few-shot Learning to technika umożliwiająca uczenie maszynowe przy minimalnej ilości dostdostępnych danych treningowych. Dzięki temu, systemy AI są w stanie nauczyć się nowych zadań, nawet jeśli mają ograniczoną ilość przykładów. Przykładem zastosowania tej techniki jest rozpoznawanie emocji na podstawie niewielkiej liczby obrazów twarzy.

Generowanie adversarialne
Generowanie adversarialne to technika polegająca na tworzeniu nowych danych, które są subtelnie zmienione, aby wprowadzić błąd w predykcjach systemu AI. Ta technika jest wykorzystywana, aby testować odporność modeli na ataki i zabezpieczać je przed potencjalnymi lukami.

Podsumowanie

Proces uczenia się jest nieodłącznym elementem rozwoju sztucznej inteligencji. Poprzez odpowiednie algorytmy i dane treningowe, systemy AI są w stanie analizować, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie zgromadzonej wiedzy. Uczenie nadzorowane, nienadzorowane i przez wzmocnienie to trzy kluczowe podejścia, które umożliwiają systemom AI stawanie się coraz bardziej inteligentnymi i skutecznymi w różnorodnych zastosowaniach.

 

Zapisz się na newsletter
Najlepsze artykuły, najpoczytniejsze tematy, zmiany w prawie i porady. Skoncentrowana dawka wiadomości z różnych kategorii: prawo, księgowość, kadry, biznes, nieruchomości, pieniądze, edukacja. Zapisz się na nasz newsletter i bądź zawsze na czasie.
Zaznacz wymagane zgody
loading
Zapisując się na newsletter wyrażasz zgodę na otrzymywanie treści reklam również podmiotów trzecich
Administratorem danych osobowych jest INFOR PL S.A. Dane są przetwarzane w celu wysyłki newslettera. Po więcej informacji kliknij tutaj.
success

Potwierdź zapis

Sprawdź maila, żeby potwierdzić swój zapis na newsletter. Jeśli nie widzisz wiadomości, sprawdź folder SPAM w swojej skrzynce.

failure

Coś poszło nie tak

Źródło: INFOR

Oceń jakość naszego artykułu

Dziękujemy za Twoją ocenę!

Twoja opinia jest dla nas bardzo ważna

Powiedz nam, jak możemy poprawić artykuł.
Zaznacz określenie, które dotyczy przeczytanej treści:
Autopromocja

REKLAMA

QR Code

© Materiał chroniony prawem autorskim - wszelkie prawa zastrzeżone. Dalsze rozpowszechnianie artykułu za zgodą wydawcy INFOR PL S.A.

REKLAMA

Sztuczna inteligencja (AI)
Zapisz się na newsletter
Zobacz przykładowy newsletter
Zapisz się
Wpisz poprawny e-mail
Czy AI osłabia nasz mózg? Wielomiesięczne użytkowanie ChatuGPT może obniżać aktywność komórek mózgowych, zmniejszać zaangażowanie poznawcze, kreatywność i pogarszać pamięć

Jak AI wpływa na nasz mózg? Wielomiesięczne użytkowanie ChatuGPT może obniżać aktywność komórek mózgowych, zmniejszać zaangażowanie poznawcze, kreatywność i pogarszać pamięć – ostrzegają autorzy niewielkiego badania, którego wyniki (na razie bez recenzji) opublikowano w serwisie ArXiv.

BBC ostrzega: Google zabije internet. Kto zapłaci twórcom treści, dziennikarzom, skoro roboty nie klikają w reklamy?

Internet powstał z myślą o ludziach, ale jego przyszłość może należeć do maszyn. W nowym paradygmacie to nie my przeglądamy sieć – to sztuczna inteligencja przegląda ją za nas. Taki scenariusz przedstawia dziennikarz BBC Thomas Germain. Czy to koniec swobodnego eksplorowania sieci i początek epoki zunifikowanych informacji, w której algorytm decyduje, co powinniśmy wiedzieć, a co lepiej pominąć?

Sztuczna inteligencja zabierze 14% miejsc pracy. Jak wdrożyć AI w firmie i dlaczego nie można z tym zwlekać?

Automatyzacja i sztuczna inteligencja nie są już przyszłością – stały się teraźniejszością. Firmy stoją przed trudnym wyborem: albo zaczną zmiany już teraz, albo zderzą się z brutalną rzeczywistością, a na adaptację do niej nie będzie czasu. Jak odpowiedzialnie i skutecznie przygotować organizację oraz ludzi do nieuniknionych przemian?

To już nie jest science-fiction. Modele AI potrafią zabiegać o przetrwanie

Jeden z modeli AI zrobił w maju coś, czego maszyna nie powinna była potrafić: zmienił swój kod, by nie zastosować instrukcji nakazującej mu samolikwidację; AI skutecznie uczy się, jak wymykać się spod ludzkiej kontroli - napisał na łamach "Wall Street Journal" Judd Rosenblatt, szef firmy Studio EI.

REKLAMA

Dlaczego AI i tworzenie oprogramowania przypominają forex? Technologia w służbie celu – nigdy odwrotnie

Technologia i tworzenie oprogramowania przypominają rynek forex. Są tacy, którzy dużo zyskują – i dzięki technologii wyprzedzają konkurencję o pięć kroków naraz. Ale większość niestety przegrywa.

Dezinformacja bronią XXI wieku. 6 wskazówek jak się przed nią chronić i nie rozpowszechniać „fake newsów”

Manipulowanie informacjami i ingerencja zagraniczna są poważnym zagrożeniem dla społeczeństwa. Fake newsy mogą podważać wiarygodność instytucji i procesów demokratycznych, uniemożliwiając ludziom podejmowanie świadomych decyzji lub zniechęcając ich do głosowania. Komisja Europejska w swoim wzmocnionym komunikacie przedstawia sześć wskazówek, jak wykryć i przeciwdziałać manipulacji informacjami.

12 topowych narzędzi do generowania obrazów AI – przegląd

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje tworzenie grafik, umożliwiając szybkie generowanie realistycznych obrazów, koncepcyjnych ilustracji i wizualizacji produktów – bez potrzeby angażowania grafików czy długiego procesu projektowego. Wszystko zależy od tego, czego potrzebujesz: fotorealizmu, stylizowanych grafik koncepcyjnych, a może prostych ilustracji do mediów społecznościowych? Sprawdź 12 najlepszych generatorów obrazów AI, które pomogą Ci wybrać idealne narzędzie do Twoich kreatywnych projektów.

Legislacja a technologia. Regulowanie odpowiedzialności za sztuczną inteligencję

Pamiętacie "A.I. Sztuczna Inteligencja"? Film Spielberga, w którym robot marzy o byciu chłopcem? Ta wizja przyszłości staje się coraz mniej odległa. Choć maszyny jeszcze nie płaczą, już teraz wkraczają w nasze życie, podejmując decyzje w biznesie i przemyśle. To rewolucja, ale z jednym "ale": kto odpowiada za błędy tych cyfrowych mózgów?

REKLAMA

Prawo sztucznej inteligencji: co pominięto w AI Act i projekcie polskiej ustawy. Gdzie szukać przepisów o AI jeżeli nie ma ich w AI Act ani w polskiej implementacji?

Sam AI Act jako mimo że jest rozporządzeniem unijnym i nie wymaga implementacji do przepisów prawa danego państwa członkowskiego, tak jak Dyrektywy unijne, to jednak wymaga uzupełnienia w prawie krajowym – co polski ustawodawca już zauważył. Obecnie prace nad taką ustawą (Projekt ustawy o systemach sztucznej inteligencji) są prowadzone, a wynik prac legislacyjnych możemy znaleźć tu: https://legislacja.rcl.gov.pl/projekt/12390551 . Dodatkowo wcześniej opracowano również projekt ustawy o związkach zawodowych mający na celu zapewnienie właściwego informowania pracowników o wykorzystywaniu AI. Te akty prawne w mojej ocenie regulują głównie działania developerów AI oraz relacje między nimi a organami państwowymi i użytkownikami. TO czego ewidentnie brakuje, to regulacji sytuacji prawnej użytkowników i ich relacji z pozostałymi osobami. Czy to oznacza, że nie jest ona uregulowana w prawie?

Sztuczna inteligencja (AI) - pierwsze europejskie regulacje prawne

W obecnych czasach jesteśmy świadkami kolejnego przełomowego wydarzenia na miarę rewolucji przemysłowej z XVIII wieku oraz nie tak odległej rewolucji cyfrowej. Mowa o sztucznej inteligencji AI (ang. artificial intelligence).

REKLAMA