Învățarea, în contextul inteligenței artificiale (IA), reprezintă procesul prin care un sistem informatic își îmbunătățește performanța într-o anumită sarcină pe baza datelor sau experienței. Spre deosebire de metodele tradiționale bazate pe reguli programate manual, învățarea permite sistemului să identifice tipare, să se adapteze la situații noi și să automatizeze luarea deciziilor. Învățarea se distinge prin capacitatea sa de a evolua și generaliza pe baza unor exemple noi, ceea ce o diferențiază de algoritmii deterministici. Există mai multe paradigme de învățare: supravegheată, nesupravegheată, semi-supravegheată și prin întărire, fiecare adresând probleme și tehnici algoritmice specifice.
Cazuri de utilizare și exemple
Învățarea stă la baza multor aplicații IA: recunoaștere de imagini, traducere automată, detectare a fraudelor, recomandări personalizate sau conducere autonomă. De exemplu, în recunoașterea vocală, învățarea permite transcrierea vorbirii în text folosind mari colecții de date audio. În domeniul financiar, ajută la anticiparea comportamentului pieței prin analiza istoricului tranzacțiilor. În industrie, optimizează mentenanța predictivă identificând semnale timpurii ale defectării echipamentelor.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Există numeroase instrumente care facilitează implementarea învățării în IA. Printre cele mai utilizate se numără TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, XGBoost și LightGBM. Aceste framework-uri oferă librării pentru manipularea datelor, construcția modelelor, antrenare și evaluare. Alte instrumente precum Hugging Face Transformers și FastAI furnizează soluții specializate gata de utilizare.
Dezvoltări și tendințe recente
În ultimii ani, învățarea profundă (deep learning) a generat progrese majore, în special prin apariția modelelor lingvistice mari și a arhitecturilor neuronale complexe. Tendințele actuale includ învățarea auto-supervizată, care reduce dependența de datele etichetate, și transferul de învățare, ce permite reutilizarea modelelor pre-antrenate. De asemenea, învățarea federativă devine tot mai relevantă pentru respectarea confidențialității datelor.