Ang machine learning ay isang subfield ng artificial intelligence (AI) na nakatuon sa pagbuo ng mga algorithm at modelo na nagbibigay-daan sa mga computer na matuto at gumawa ng mga hula o desisyon nang hindi tahasang nakaprograma. Ito ay isang makapangyarihang tool na nagbibigay-daan sa mga makina na awtomatikong suriin at bigyang-kahulugan ang kumplikadong data, tukuyin ang mga pattern, at gumawa ng matalinong mga desisyon o hula.
Sa kaibuturan nito, kinapapalooban ng machine learning ang paggamit ng mga istatistikal na pamamaraan upang paganahin ang mga computer na matuto mula sa data at pagbutihin ang kanilang pagganap sa isang partikular na gawain sa paglipas ng panahon. Ito ay nakakamit sa pamamagitan ng paglikha ng mga modelo na maaaring mag-generalize mula sa data at gumawa ng mga hula o desisyon batay sa mga bago, hindi nakikitang mga input. Ang mga modelong ito ay sinanay gamit ang may label o walang label na data, depende sa uri ng algorithm ng pag-aaral na ginamit.
Mayroong ilang mga uri ng machine learning algorithm, bawat isa ay angkop para sa iba't ibang uri ng mga gawain at data. Ang pinangangasiwaang pag-aaral ay isang ganoong diskarte kung saan ang modelo ay sinanay gamit ang may label na data, kung saan ang bawat input ay nauugnay sa isang katumbas na output o label. Halimbawa, sa isang gawain sa pag-uuri ng spam email, sinasanay ang algorithm gamit ang isang dataset ng mga email na may label na alinman sa spam o hindi spam. Pagkatapos ay natututo ang modelo na uriin ang mga bago, hindi nakikitang mga email batay sa mga pattern na natutunan nito mula sa data ng pagsasanay.
Ang unsupervised learning, sa kabilang banda, ay nagsasangkot ng mga modelo ng pagsasanay gamit ang walang label na data. Ang layunin ay upang tumuklas ng mga pattern o istraktura sa loob ng data nang walang anumang paunang kaalaman sa output o mga label. Ang pag-cluster ay isang pangkaraniwang pamamaraan ng pag-aaral na hindi pinangangasiwaan, kung saan pinagsasama-sama ng algorithm ang magkakatulad na mga punto ng data batay sa kanilang mga likas na pagkakatulad o pagkakaiba.
Ang isa pang mahalagang uri ng machine learning ay ang reinforcement learning. Sa diskarteng ito, natututo ang isang ahente na makipag-ugnayan sa isang kapaligiran at i-maximize ang signal ng reward sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga aksyon. Sinasaliksik ng ahente ang kapaligiran, tumatanggap ng feedback sa anyo ng mga gantimpala o mga parusa, at inaayos ang mga aksyon nito upang ma-maximize ang pinagsama-samang reward sa paglipas ng panahon. Ang ganitong uri ng pag-aaral ay matagumpay na nailapat sa mga gawain tulad ng paglalaro, robotics, at autonomous na pagmamaneho.
Ang machine learning ay may malawak na hanay ng mga aplikasyon sa iba't ibang industriya. Sa pangangalagang pangkalusugan, maaari itong gamitin upang mahulaan ang mga resulta ng sakit, tukuyin ang mga pattern sa mga medikal na larawan, o i-personalize ang mga plano sa paggamot. Sa pananalapi, maaaring gamitin ang mga algorithm ng machine learning para sa pagtuklas ng pandaraya, pagmarka ng kredito, at algorithmic na kalakalan. Kasama sa iba pang mga application ang natural na pagpoproseso ng wika, computer vision, mga sistema ng rekomendasyon, at marami pa.
Ang machine learning ay isang subfield ng artificial intelligence na nakatutok sa pagbuo ng mga algorithm at modelo na nagbibigay-daan sa mga computer na matuto mula sa data at gumawa ng mga hula o desisyon. Kabilang dito ang paggamit ng mga istatistikal na diskarte upang sanayin ang mga modelo gamit ang may label o walang label na data, at mayroon itong iba't ibang uri ng mga algorithm na angkop para sa iba't ibang gawain at data. Maraming application ang machine learning sa mga industriya, na ginagawa itong isang mahusay na tool para sa paglutas ng mga kumplikadong problema at paggawa ng mga desisyon na batay sa data.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
- Ano ang TensorBoard?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning