Strojové učení

Strojové učení = machine learning = učení se rozpoznávat vzory v datech = zlepšování se ve vyhledávání opakujících se podobností v datech

Strojové učení pomáhá počítači učit se z dat a předchozích chyb při rozhodování. Program v počítači neobsahuje návod, jak se rozhodovat, ale postup, jak se učit z vlastních chyb. Čím déle program běží, tím lépe funguje. Čím víc chyb udělá, tím lépe se rozhoduje.

Strojové učení je tedy způsob, jakým počítače rozpoznávají vzory a dělají rozhodnutí, aniž by k rozhodování byly původně naprogramovány.

Zpracovávají obrovské množství dat, který analyzují (zpracovávají).

Příklady využití strojového učení:

• Filtrování spamů v e-mailech (více zde) 

• Automatické dokončování textů - 

• Doporučování videí - 

• Digitální asistentka - 

• Překládací aplikace - 

• Rozpoznávání mluveného slova - 

• Předpověď počasí - 

• Označování dat (data labeling) - vyhledávání a označování dat štítky (popisky) (ukázka1, ukázka2)

Více o strojovém učení si lze přečíst zde, zde a zde.

Označování dat (data labeling) - ukázky

Metody strojového učení

Strojové učení používá různé metody, jak „se učí“.

Metody:

• Zapamatování - pouhý záznam dat, biflování

• Instrukce - 

• Analogie - zapamatování již vyřešených případů 

• Vysvětlení - odvozování z několika vyřešených příkladů a velkých znalostí z daného oboru

• Příklady - odvozování výsledků z množství vyřešených příkladů

• Pozorování a objevování - 

Více o metodách strojovém učení si lze přečíst zde.

Formy strojového učení

Strojové učení používá různé formy, jak „se učí“.

Metody:

• S učitelem - učitel (vědec, programátor) pojmenovává různé vzorky dat (trénovací data), aplikace se na nich „učí“ (upravuje svůj algoritmus),
                        pak se kvalita algoritmu naučené aplikace testuje (testovací data)

• Bez učitele - data neobsahují pojmenování (správný výsledek), aplikace sama musí najít postup, řešení i výsledek pomocí mnoha pokusů a omylů

• Zpětnovazební učení - aplikace hledá optimální (nejlépe vyhovující) řešení, zpětná vazba ji pomáhá optimální řešení používat i u podobných situací

Více o formách strojovém učení si lze přečíst zde.

Aktivita

Pomocí webové aplikace LandingLens (web) nauč počítač rozeznávat LEGO kostky. Návod je k dispozici zde. 

Aktivita

Pomocí webové aplikace Google Teachable Machine (web - bez registrace) nauč počítač rozeznávat tvoje slova. Návod je ve videích výše a v tomto článku.

Programování strojového učení

Příklady:

• Scratch with AI (web, web2, web3, web4, web5, web6, ukázky)

• Code.org a strojové učení (web)

• LandingLens (web)

• Google Teachable Machine (web)