Strojové učenie: Príručka k AI, ML a hlbokému učeniu

V dnešnej digitálnej dobe sa stretávame s pojmami ako strojové učenie (ML), umelá inteligencia (AI) a hlboké učenie (DL) čoraz častejšie. Ale čo to vlastne znamená? A aký je vzťah medzi týmito technológiami? Video od IBM Technology nám ponúka jasné a zrozumiteľné vysvetlenie týchto pojmov, ktoré rozdeľuje komplexnú tému na ľahko pochopiteľné časti. Poďme sa pozrieť na to, čo sme sa naučili.

Kľúčové poznatky

• Strojové učenie (ML) je podmnožina umelej inteligencie (AI), ktorá sa zameriava na algoritmy schopné učiť sa vzory z tréningových dát a robiť presné predpovede.
• Hlboké učenie (DL) je podmnožina strojového učenia, ktoré využíva neurónové siete s mnohými vrstvami na učenie hierarchických reprezentácií.
• Tréning modelu: Proces optimalizácie výkonu stroja na dátach, aby mohol robiť presné predpovede na nových dátach.
• AI inference: Nasadenie trénovaného modelu a jeho použitie na predpovedanie výsledkov na základe nových dát.
• Tri hlavné paradigmy učenia: Supervised learning (učenie s označenými dátami), unsupervised learning (učenie bez označených dát) a reinforcement learning (učenie prostredníctvom skúšania a omylu).

Strojové učenie: Základy

Strojové učenie je v podstate o tom, aby sa počítač naučil robiť veci, ktoré by sme inak museli programovať ručne. Namiesto toho, aby sme stroju povedali presne, čo má robić v každej situácii, poskytneme mu veľa dát a necháme ho, aby si sám odvodil vzory a pravidlá.

Predstavte si napríklad systém na detekciu spamu. Namiesto toho, aby sme programovali všetky možné spôsoby, ako spamisti píšu e-maily, poskytneme systému tisíce označených e-mailov (spam/ne-spam). Systém sa z týchto dát naučí rozpoznávať charakteristické znaky spamu a následne dokáže s vysokou presnosťou identifikovať nové spamové správy.

Typy strojového učenia

Existujú tri hlavné typy strojového učenia:

• Supervised learning (Učenie s označenými dátami): V tomto prípade máme k dispozícii tréningové dáta, ktoré sú už označené správnymi odpoveďami. Napríklad, ak chceme naučiť systém rozpoznávať mačky na fotografiách, poskytneme mu veľa fotografií mačiek a psov, pričom každá fotografia bude označená ako „mačka“ alebo „pes“.
• Unsupervised learning (Učenie bez označených dát): Tu máme k dispozícii dáta, ktoré nie sú označené. Systém sa musí sám pokúsiť nájsť v týchto dátach nejaké štruktúry a vzory. Napríklad, môžeme použiť unsupervised learning na segmentáciu zákazníkov do rôznych skupín na základe ich nákupného správania.
• Reinforcement learning (Učenie prostredníctvom skúšania a omylu): V tomto prípade systém interaguje s prostredím a učí sa, ako dosiahnuť určitý cieľ. Systém dostáva odmenu za správne konanie a penalizáciu za nesprávne konanie. Napríklad, môžeme použiť reinforcement learning na trénovanie autonómneho vozidla, aby sa naučilo jazdiť bezpečne a efektívne.

Hlboké učenie: Neurónové siete v praxi

Hlboké učenie je špeciálny typ strojového učenia, ktorý využíva neurónové siete s mnohými vrstvami (tzv. hlboké neurónové siete). Tieto siete sú inšpirované fungovaním ľudského mozgu a dokážu sa učiť veľmi komplexné vzory z dát.

Umeló inteligencia: Výkon v testoch z vedomostí všečĭ parametrov

Hlboké učenie je napríklad základom pre moderné systémy rozpoznávania reči, počítačového videnia a spracovania prirodzeného jazyka. Vďaka hlbokému učeniu sú dnešné chatboty schopné viesť pomerne realistické konverzácie a automaticky prekladať text z jedného jazyka do druhého.

LLM a budúcnosť strojového učenia

Video tiež spomína Large Language Models (LLMs) – veľké jazykové modely, ktoré sú postavené na transformátorovej architektúre neurónových sietí. Tieto modely sa stali veľmi populárnymi vďaka ich schopnosti generovať text, prekladať jazyky a odpovedať na otázky.

Umeló inteligencia: Výkon v testoch z vedomostí vs. výpočtová náročnosť trénovania

RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) je technika, ktorá sa používa na jemné doladenie LLM s pomocou ľudskej spätnej väzby. To umožňuje lepšie zosúladiť správanie modelu s preferenciami ľudí.

Umeló inteligencia: Výkon v testoch z vedomostí vs. veľkosť datového súboru

Záver a odporúčania

Strojové učenie, AI a hlboké učenie sú silné nástroje, ktoré menia svet okolo nás. Pochopenie základných princípov týchto technológií je kľúčové pre každého, kto sa chce orientovať v dnešnej digitálnej dobe. Video od IBM Technology nám poskytlo vynikajúci úvod do tejto fascinujúcej oblasti a ukázalo nám, ako tieto technológie fungujú a aký majú potenciál.

Ak vás táto téma zaujala, odporúčame vám preskúmať ďalšie zdroje o strojovom učení a AI. IBM ponúka množstvo kurzov a materiálov pre tých, ktorí sa chcú dozvedieť viac.

Dôležité odkazy:

• IBM – Machine Learning

Približne 155 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.78 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.