Apprentissage

Uczenie się w kontekście sztucznej inteligencji (SI) to proces, w którym system komputerowy poprawia swoją wydajność w określonym zadaniu na podstawie danych lub doświadczenia. W odróżnieniu od tradycyjnych metod opartych na ręcznie kodowanych regułach, uczenie pozwala systemowi rozpoznawać wzorce, adaptować się do nowych sytuacji oraz automatyzować proces podejmowania decyzji. Kluczową cechą uczenia jest zdolność do ewolucji i uogólniania na podstawie nowych przykładów, co odróżnia je od algorytmów deterministycznych. Wyróżnia się kilka paradygmatów uczenia: nadzorowane, nienadzorowane, półnadzorowane oraz uczenie przez wzmacnianie, z których każdy odpowiada innym problemom i technikom algorytmicznym.

Zastosowania i przykłady użycia

Uczenie się jest podstawą wielu zastosowań SI: rozpoznawania obrazów, tłumaczenia maszynowego, wykrywania nadużyć, rekomendacji czy autonomicznej jazdy. Przykładem jest rozpoznawanie mowy, gdzie uczenie umożliwia przekształcanie dźwięku w tekst na podstawie dużych zbiorów danych audio. W finansach pozwala przewidywać zachowania rynkowe na podstawie historii transakcji. W przemyśle optymalizuje utrzymanie predykcyjne, wykrywając wczesne sygnały awarii.

Narzędzia, biblioteki, frameworki i oprogramowanie

Wdrożenie uczenia w SI ułatwia wiele narzędzi. Najpopularniejsze to TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, XGBoost i LightGBM. Frameworki te oferują biblioteki do przetwarzania danych, budowy modeli, trenowania i oceny. Inne narzędzia, jak Hugging Face Transformers czy FastAI, zapewniają gotowe rozwiązania do zadań specjalistycznych.

Ostatnie osiągnięcia i trendy

W ostatnich latach głębokie uczenie (deep learning) umożliwiło przełomowe osiągnięcia, zwłaszcza dzięki powstaniu dużych modeli językowych i złożonych architektur sieci neuronowych. Wśród trendów wyróżnia się uczenie samonadzorowane, zmniejszające zależność od danych oznaczonych, oraz uczenie transferowe umożliwiające ponowne wykorzystanie modeli wstępnie wytrenowanych. Popularność zyskuje również uczenie federacyjne, zwiększające ochronę prywatności danych.