Învățare automată
Învățarea automată oferă calculatoarelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit (Arthur Samuel, 1959). Este un subdomeniu al informaticii.
Ideea a venit în urma unor lucrări în domeniul inteligenței artificiale. Învățarea automată explorează studiul și construirea de algoritmi care pot învăța și face predicții pe baza datelor. Astfel de algoritmi urmează instrucțiuni programate, dar pot, de asemenea, să facă predicții sau să ia decizii pe baza datelor. Aceștia construiesc un model pornind de la intrări de probă.
Învățarea automată se face acolo unde nu se pot proiecta și programa algoritmi expliciți. Printre exemple se numără filtrarea spam-ului, detectarea intrușilor în rețea sau a persoanelor rău intenționate care lucrează pentru a încălca datele, recunoașterea optică a caracterelor (OCR), motoarele de căutare și viziunea computerizată.
Întrebări și răspunsuri
Î: Ce este învățarea automată?
R: Învățarea automată este un subdomeniu al informaticii care oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit, folosind algoritmi care pot învăța și face predicții pe baza datelor.
Î: De unde a apărut ideea învățării automate?
R: Ideea învățării automate a apărut în urma unor lucrări în domeniul inteligenței artificiale.
Î: Cum funcționează algoritmii utilizați în învățarea automată?
R: Algoritmii utilizați în învățarea automată urmează instrucțiuni programate, dar pot, de asemenea, să facă predicții sau să ia decizii pe baza datelor. Aceștia construiesc un model pornind de la intrări de probă.
Î: Când este utilizată învățarea automată?
R: Învățarea automată este utilizată atunci când nu se poate face proiectarea și programarea algoritmilor expliciți. Printre exemple se numără filtrarea spam-ului, detectarea intrușilor din rețea sau a persoanelor rău intenționate care lucrează în vederea încălcării securității datelor, recunoașterea optică a caracterelor (OCR), motoarele de căutare și viziunea computerizată.
Î: Care sunt unele riscuri legate de utilizarea învățării automate?
R: Utilizarea învățării automate prezintă riscuri, inclusiv crearea unor modele finale care sunt "cutii negre" și criticate pentru prejudecăți în ceea ce privește angajarea, justiția penală și recunoașterea fețelor.
Î: Ce înseamnă pentru un model de învățare automată să fie o "cutie neagră"?
R: Un model de învățare automată "cutie neagră" înseamnă că procesele sale de luare a deciziilor nu sunt ușor de explicat sau de înțeles de către oameni.
Î: Care sunt câteva exemple de aplicații ale învățării automate?
R: Printre exemplele de aplicații ale învățării automate se numără filtrarea spam-ului, detectarea intrușilor în rețea, recunoașterea caracterelor optice (OCR), motoarele de căutare și viziunea computerizată.
