W jaki sposób sztuczna inteligencja uczy się sama?

Uczenie nadzorowane polega na trenowaniu modelu na podstawie zestawu danych uczących, które zawierają zarówno wejścia, jak i odpowiadające im wyjścia. Celem tego procesu jest stworzenie funkcji, która będzie w stanie przewidywać wartości wyjściowe dla nowych danych wejściowych. Przykładami algorytmów stosowanych w uczeniu nadzorowanym są regresja liniowa czy drzewa decyzyjne. Uczenie nienadzorowane natomiast nie korzysta z danych wyjściowych – jego celem jest znalezienie ukrytych wzorców lub struktur w danych wejściowych. Algorytmy takie jak klasteryzacja czy analiza głównych składowych to przykłady metod używanych w uczeniu nienadzorowanym.

Trzecią kategorią jest uczenie ze wzmocnieniem, które polega na trenowaniu modelu poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie sygnałów zwrotnych w postaci nagród lub kar. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, tutaj nie ma konkretnego zestawu danych uczących – model uczy się poprzez próby i błędy, dążąc do maksymalizacji sumy nagród. Przykładem algorytmu stosowanego w uczeniu ze wzmocnieniem jest Q-learning. Wybór odpowiedniej metody uczenia maszynowego zależy od specyfiki problemu oraz dostępnych danych, a także od celów biznesowych czy naukowych, jakie chcemy osiągnąć za pomocą naszego modelu.

W uczeniu nadzorowanym występują dwa główne rodzaje problemów: regresja i klasyfikacja. Regresja polega na przewidywaniu wartości ciągłej, takiej jak cena mieszkania czy temperatura powietrza. Klasyfikacja natomiast ma na celu przypisanie obiektów do jednej z kilku kategorii, np. rozpoznawanie ręcznie pisanych cyfr lub diagnozowanie chorób na podstawie objawów. W obu przypadkach model uczy się na podstawie przykładów ze zbioru treningowego, a następnie jest testowany za pomocą danych walidacyjnych w celu oceny jego skuteczności.

Przykładem zastosowania uczenia nadzorowanego może być system rozpoznawania mowy, który uczy się na podstawie nagrań dźwiękowych i odpowiadających im transkrypcji tekstowych. Algorytm analizuje związki między sygnałem dźwiękowym a słowami w tekście, aby móc później przekształcić nieznane wcześniej nagrania na tekst. Innym przykładem jest filtr antyspamowy w skrzynce pocztowej, który uczy się rozróżniać spam od prawdziwych wiadomości na podstawie cech charakterystycznych dla obu rodzajów e-maili. Warto zauważyć, że jakość modelu uzyskanego w procesie uczenia nadzorowanego zależy w dużej mierze od ilości i jakości danych treningowych oraz odpowiedniego doboru algorytmu uczącego się.

Z kolei uczenie nienadzorowane polega na analizie danych wejściowych bez dostępu do oczekiwanych wyników. Algorytmy uczące się w sposób nienadzorowany mają za zadanie znalezienie ukrytych wzorców, struktur czy zależności występujących w danych. Przykładem takiego podejścia może być klasteryzacja, czyli grupowanie obiektów o podobnych cechach. Warto zauważyć, że uczenie nienadzorowane może być trudniejsze od nadzorowanego ze względu na brak jasno określonego celu oraz konieczność samodzielnego odkrywania istotnych informacji przez algorytm.

Podsumowując, główna różnica między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym polega na dostępności danych uczących z etykietami oraz celu uczenia. Uczenie nadzorowane skupia się na przewidywaniu wyników dla nowych danych, podczas gdy uczenie nienadzorowane ma na celu odkrywanie ukrytych wzorców i struktur w danych. Oba podejścia mają swoje zalety i ograniczenia, dlatego warto wybierać je odpowiednio do konkretnego problemu oraz dostępnych danych.

Zalety uczenia ze wzmocnieniem obejmują przede wszystkim zdolność do adaptacji i optymalizacji decyzji w dynamicznych środowiskach. Dzięki temu algorytmy są w stanie radzić sobie z problemami, które wymagają elastyczności oraz podejmowania decyzji na podstawie niepełnej informacji. Ponadto, uczenie ze wzmocnieniem pozwala na osiągnięcie lepszych wyników niż inne metody uczenia maszynowego, gdyż model jest motywowany do ciągłego doskonalenia swoich strategii. Warto również wspomnieć o tym, że ta metoda może być stosowana zarówno do problemów dyskretnych, jak i ciągłych.

Niestety, uczenie ze wzmocnieniem ma również swoje minusy. Przede wszystkim jest to proces czasochłonny – algorytm musi przejść przez wiele iteracji zanim osiągnie optymalne rozwiązanie. Ponadto, uczenie ze wzmocnieniem może prowadzić do przeuczenia modelu, gdyż algorytm skupia się na maksymalizacji nagród, co może prowadzić do nadmiernego dopasowania do danych treningowych. Wreszcie, warto zauważyć, że uczenie ze wzmocnieniem wymaga odpowiedniego balansu pomiędzy eksploracją a eksploatacją – zbyt duża eksploracja może prowadzić do nieefektywnego uczenia się, podczas gdy zbyt duża eksploatacja ogranicza zdolność modelu do adaptacji.

Kolejnym istotnym trendem jest transfer learning, czyli przenoszenie wiedzy pomiędzy różnymi modelami uczenia maszynowego. W praktyce oznacza to wykorzystanie wcześniej wytrenowanego modelu jako punktu wyjścia do nauki kolejnego zadania. Dzięki temu można zaoszczędzić czas i zasoby potrzebne na trenowanie modeli od podstaw oraz uzyskać lepsze rezultaty dzięki wykorzystaniu już zdobytej wiedzy. Transfer learning znajduje zastosowanie m.in. w analizie obrazów medycznych czy rozpoznawaniu emocji na podstawie ekspresji twarzy.

Warto również wspomnieć o automatyzacji procesów uczenia maszynowego, zwanej AutoML. Jest to podejście mające na celu ułatwienie i przyspieszenie tworzenia modeli uczenia maszynowego poprzez automatyczne dobieranie odpowiednich algorytmów, parametrów oraz strategii trenowania. Dzięki temu nawet osoby nieposiadające zaawansowanej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego mogą korzystać z tych technologii w swojej pracy czy badaniach. AutoML znajduje zastosowanie m.in. w analizie danych biznesowych, prognozowaniu cen czy detekcji anomalii.