Machine learning (ML), czyli uczenie maszynowe, to subdziedzina sztucznej inteligencji (AI), która koncentruje się na tworzeniu algorytmów i modeli statystycznych, które nie są jawnie programowane do wykonywania konkretnego zadania, lecz uczą się wzorców i zależności bezpośrednio z danych. W przeciwieństwie do programowania tradycyjnego, gdzie deweloper definiuje ścisłe reguły, w uczeniu maszynowym system samodzielnie buduje model matematyczny na podstawie danych treningowych, aby móc dokonywać predykcji lub podejmować decyzje w złożonych systemach informatycznych.
Zadania uczenia maszynowego klasyfikuje się na podstawie natury dostępnych danych i celu, jaki chcemy osiągnąć. Wyróżniamy trzy główne podejścia:
Głębokie uczenie (deep learning) to subdziedzina uczenia maszynowego, która zrewolucjonizowała tę dziedzinę w ostatniej dekadzie. Wykorzystuje ona sztuczne sieci neuronowe o wielu warstwach (stąd nazwa "głębokie"). Dzięki złożonej architekturze, modele głębokiego uczenia są w stanie automatycznie uczyć się hierarchicznych reprezentacji cech bezpośrednio z surowych danych. To właśnie deep learning stoi za przełomami w rozpoznawaniu obrazów, przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i generowaniu mowy, napędzając rozwój zaawansowanych aplikacji webowych.
Poniższy przykład w Pythonie z użyciem biblioteki Scikit-learn pokazuje podstawowy cykl życia projektu ML: od przygotowania danych, przez trening modelu, po jego ocenę.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_iris
# 1. Załadowanie i przygotowanie danych
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Podział danych na zbiór treningowy i testowy
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=42, stratify=y
)
# 2. Inicjalizacja i trening modelu
# Używamy prostego klasyfikatora k-Najbliższych Sąsiadów
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
# 3. Predykcja i ocena modelu
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Dane testowe: {X_test[:2]}")
print(f"Predykcje modelu: {y_pred[:2]}")
print(f"Rzeczywiste etykiety: {y_test[:2]}")
print(f"Dokładność modelu: {accuracy:.2f}")
Każdy system na zamówienie może zyskać na wdrożeniu komponentów ML. Przykłady zastosowań są wszechobecne:
Podsumowując, uczenie maszynowe to potężna dziedzina, która przekształca całe branże, umożliwiając tworzenie systemów, które uczą się i adaptują w oparciu o dane. Od prostych modeli predykcyjnych po złożone sieci neuronowe, machine learning jest kluczowym elementem napędzającym innowacje w dzisiejszym świecie technologii.