Kurs DevOps - ostatnie dni zapisów w niższej cenie
Sprawdź
logo
  • Kursy dla Ciebie
    • Data Science + AI
    • DevOps Engineer
    • Python + Django + AI
    • Power BI + DAX
    • Analityk Danych + AI
    • Data Engineer
    • UX Design z elementami UI + AI
    • Kubernetes (CKAD)
    • Terraform
    • Sprawdź kursy self-learning
  • Dla firm
    • Szkolenia dla firm
    • Learning & development
    • Outplacement – Hello Work
    • Pobierz katalog szkoleń
  • Terminy kursów
  • Finansowanie
  • Bezpłatne kursy
  • Baza wiedzy
    • Hello Work
    • Poradniki
    • Webinary
    • Newslettery
    • Historie Absolwentów
    • Testy predyspozycji
    • Blog
  • Kontakt

Role w IT

17
  • Product Owner
  • Mobile App Developer
  • Innovation Manager
  • Full Stack Developer
  • DevOps
  • Data Scientist
  • Frontend Developer
  • Backend Developer
  • Agile Coach
  • Project Manager
  • Tester automatyczny
  • Tester manualny
  • Tester
  • Scrum Master
  • UX Designer
  • Programista
  • Administrator

Projekty

12
  • User Interface (UI)
  • User Experience (UX)
  • Trello
  • Sprint
  • Software House
  • Flowchart
  • Daily Scrum
  • Weekly
  • Jira
  • Kanban
  • Scrum
  • Agile

Programowanie

28
  • Kubernetes
  • Flask
  • PyCharm
  • Django
  • Responsywność
  • Klasy w programowaniu obiektowym
  • IT
  • Angular
  • Vue
  • React
  • Framework
  • Developer
  • Deployment
  • Database
  • Xcode
  • Terminal
  • Bug
  • Frontend
  • Backend
  • Relacyjne bazy danych
  • Nierelacyjne bazy danych
  • SQL
  • MongoDB
  • MySQL
  • Postman
  • API (Application Programming Interface)
  • IDE (Integrated Development Environment)
  • Visual Studio Code (VS Code)

Cloud

4
  • Azure
  • AWS
  • Cloud Solution Architect
  • Cloud​

Data

3
  • DAX
  • Power BI
  • Big Data

Design

21
  • Pixel
  • Rozdzielczość
  • Testy jakościowe
  • Testy ilościowe
  • Testy A/B
  • Premiere Pro
  • Rive
  • Grafika rastrowa
  • Grafika wektorowa
  • Illustrator
  • Photoshop
  • After Effects
  • Auto Layout
  • Flexbox
  • Grid
  • Hotjar
  • Współczynnik konwersji
  • Makieta
  • CTA (Call to Action)
  • Figma
  • Sketch

Inne

5
  • USB
  • NFC
  • Streaming
  • Umowa B2B
  • Hackathon​

Internet

15
  • WordPress
  • VPS (Virtual Private Server)
  • VPN (Virtual Private Network)
  • Serwer
  • Plugin (add-on)
  • ICT (Information and Communication Technology)
  • Hosting​
  • Google Analytics
  • FTP
  • Firewall
  • Ebook
  • HTTPS
  • HTTP
  • WWW
  • Domena

Język programowania

12
  • Objective-C
  • C
  • C++
  • Swift
  • Rust
  • C#
  • Go (Golang)
  • Python
  • Java
  • JavaScript
  • HTML
  • CSS

Technologia

12
  • Update
  • Software
  • Slack
  • SaaS
  • ERP
  • CRM (Customer Relationship Management)
  • CMS (Content Management System)
  • macOS
  • Linux
  • Windows
  • iOS
  • Android

AI

33
  • Systemy ekspertowe
  • Tłumaczenie maszynowe
  • Widzenie maszynowe
  • Zachowanie emergentne
  • Uczenie się ze wzmocnieniem
  • Uczenie nadzorowane
  • Test Turinga
  • Robotyka
  • Przetwarzanie języka naturalnego
  • Autonomiczny samochód
  • Chatbot
  • Neuronauka obliczeniowa
  • Eksploracja danych
  • Data crunching
  • Analiza sentymentu
  • Analiza predykcyjna
  • Algorytm genetyczny
  • Stable Diffusion
  • LLM
  • Prompt
  • Google Gemini
  • DALL-E
  • ChatGPT
  • Tableau
  • Matplotlib
  • NumPy
  • ANOVA
  • Konwolucyjne sieci neuronowe
  • Rekurencyjne sieci neuronowe
  • Deep Learning
  • Sztuczna sieć neuronowa
  • Sztuczna Inteligencja (AI)
  • Machine Learning (Uczenie Maszynowe)
View Categories
  • Home
  • Wiedza o IT
  • AI
  • Machine Learning (Uczenie Maszynowe)

Machine Learning (Uczenie Maszynowe)

Machine Learning (ML), czyli uczenie maszynowe, to gałąź sztucznej inteligencji (AI), która polega na tworzeniu algorytmów i modeli umożliwiających komputerom uczenie się na podstawie danych bez konieczności jawnego programowania. W praktyce oznacza to, że zamiast programować każde działanie, modele ML uczą się na podstawie zbiorów danych, rozpoznając wzorce i podejmując decyzje lub prognozy na ich podstawie.

Kluczowe koncepcje w uczeniu maszynowym:

  1. Dane treningowe – Zbiór danych, na podstawie których model uczy się wzorców. Dane te zawierają zarówno cechy (ang. features), jak i oczekiwane wyniki (tzw. etykiety w przypadku problemów nadzorowanych).
  2. Model – Matematyczna reprezentacja oparta na danych, która uczy się na podstawie danych treningowych. Modele te mogą być różnego rodzaju, w zależności od typu problemu i algorytmu, który został zastosowany.
  3. Funkcja kosztu (ang. loss function) – Mierzy, jak dobrze (lub źle) model prognozuje wyniki na podstawie danych treningowych. Algorytmy uczenia maszynowego dążą do minimalizacji funkcji kosztu, co oznacza, że model uczy się coraz lepszych prognoz.
  4. Optymalizacja – Proces dostosowywania parametrów modelu (np. wag w sieci neuronowej) w taki sposób, aby zminimalizować błąd przewidywań, czyli funkcję kosztu.
  5. Uczenie się – Proces, w którym model poprawia swoje przewidywania na podstawie danych. Może to być jednorazowy proces (np. w uczeniu wsadowym) lub ciągły (w uczeniu online).

Rodzaje uczenia maszynowego:

  1. Uczenie nadzorowane (Supervised Learning) – Polega na trenowaniu modelu na danych oznaczonych, czyli takich, które mają zarówno wejścia (cechy), jak i odpowiadające im wyjścia (etykiety). Model uczy się na podstawie tych danych, aby móc przewidywać etykiety dla nowych, nieoznaczonych danych.
    • Przykład: Klasyfikacja zdjęć jako koty lub psy na podstawie zdjęć z etykietami.
  2. Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning) – W tym przypadku model uczy się na danych bez etykiet, starając się odkryć ukryte struktury i wzorce. Celem jest znalezienie podobieństw lub grup (klastrów) w danych.
    • Przykład: Grupowanie klientów sklepu internetowego na podstawie ich zachowań zakupowych.
  3. Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) – Uczenie się na podstawie interakcji z otoczeniem, gdzie model otrzymuje nagrody lub kary w zależności od tego, jak dobrze działa. Celem jest maksymalizacja sumy nagród poprzez podejmowanie optymalnych decyzji.
    • Przykład: Sztuczna inteligencja grająca w gry komputerowe, ucząca się na podstawie wygranych i przegranych rund.
  4. Uczenie półnadzorowane (Semi-supervised Learning) – To podejście, które wykorzystuje zarówno oznaczone, jak i nieoznaczone dane. Model jest trenowany na mniejszym zestawie oznaczonych danych i większym zestawie danych bez etykiet, co pozwala na lepsze wyniki przy mniejszym nakładzie ręcznej pracy przy oznaczaniu danych.
  5. Uczenie wielozadaniowe (Multitask Learning) – W tym podejściu model jest trenowany na kilku powiązanych zadaniach jednocześnie. Umożliwia to modelowi naukę wspólnych cech między zadaniami, co może poprawić ogólne wyniki.

Popularne algorytmy uczenia maszynowego:

  1. Regresja liniowa – Używana do przewidywania wartości liczbowych na podstawie liniowej zależności między zmiennymi.
    • Przykład: Przewidywanie cen domów na podstawie wielkości i lokalizacji.
  2. Drzewa decyzyjne – Algorytm klasyfikacyjny, który podejmuje decyzje, tworząc strukturę drzewa, gdzie każda gałąź to decyzja na podstawie cechy.
    • Przykład: Klasyfikacja, czy dany klient jest potencjalnym nabywcą, na podstawie jego historii zakupów.
  3. Klastry k-średnich (K-means) – Algorytm grupujący, który dzieli dane na zdefiniowaną liczbę klastrów na podstawie ich podobieństw.
    • Przykład: Grupowanie produktów w sklepie na podstawie podobieństw w zachowaniach zakupowych klientów.
  4. Sieci neuronowe – Inspirowane strukturą mózgu, składają się z wielu warstw sztucznych neuronów. Stosowane głównie do rozwiązywania złożonych problemów, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) czy analiza dźwięku.
    • Przykład: Rozpoznawanie twarzy na zdjęciach.
  5. Las losowy (Random Forest) – Algorytm oparty na wielu drzewach decyzyjnych, które głosują w celu uzyskania najlepszego wyniku. Używany do klasyfikacji i regresji.
    • Przykład: Klasyfikacja, czy dana wiadomość e-mail to spam czy nie.

Zastosowania Machine Learning:

Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak:

  • Analiza predykcyjna – Przewidywanie przyszłych wyników na podstawie danych historycznych.
  • Rozpoznawanie obrazów – Analiza i klasyfikacja obrazów, np. w medycynie (analiza zdjęć rentgenowskich).
  • Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – Analiza i interpretacja ludzkiego języka, np. tłumaczenia automatyczne, chatboty.
  • Autonomiczne pojazdy – Uczenie pojazdów samodzielnego prowadzenia, analizując otoczenie.
  • Personalizacja treści – Dopasowywanie reklam, rekomendacji produktów czy filmów na podstawie zachowań użytkowników.

Uczenie maszynowe staje się coraz bardziej powszechne i wszechstronne, odgrywając kluczową rolę w rozwoju technologii przyszłości.

What are your Feelings

  • Happy
  • Normal
  • Sad
Share This Article :
  • Facebook
  • X
  • LinkedIn
  • Pinterest
Sztuczna Inteligencja (AI)
Zarządzaj swoją prywatnością
Używamy technologii takich jak pliki cookie do przechowywania i/lub uzyskiwania dostępu do informacji o urządzeniu. Robimy to, aby poprawić jakość przeglądania i wyświetlać (nie)spersonalizowane reklamy. Wyrażenie zgody na te technologie umożliwi nam przetwarzanie danych, takich jak zachowanie podczas przeglądania lub unikalne identyfikatory na tej stronie. Brak wyrażenia zgody lub jej wycofanie może niekorzystnie wpłynąć na niektóre cechy i funkcje.
Funkcjonalne Zawsze aktywne
Przechowywanie lub dostęp do danych technicznych jest ściśle konieczny do uzasadnionego celu umożliwienia korzystania z konkretnej usługi wyraźnie żądanej przez subskrybenta lub użytkownika, lub wyłącznie w celu przeprowadzenia transmisji komunikatu przez sieć łączności elektronicznej.
Preferencje
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest niezbędny do uzasadnionego celu przechowywania preferencji, o które nie prosi subskrybent lub użytkownik.
Statystyka
Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do celów statystycznych. Przechowywanie techniczne lub dostęp, który jest używany wyłącznie do anonimowych celów statystycznych. Bez wezwania do sądu, dobrowolnego podporządkowania się dostawcy usług internetowych lub dodatkowych zapisów od strony trzeciej, informacje przechowywane lub pobierane wyłącznie w tym celu zwykle nie mogą być wykorzystywane do identyfikacji użytkownika.
Marketing
Przechowywanie lub dostęp techniczny jest wymagany do tworzenia profili użytkowników w celu wysyłania reklam lub śledzenia użytkownika na stronie internetowej lub na kilku stronach internetowych w podobnych celach marketingowych.
Zarządzaj opcjami Zarządzaj serwisami Zarządzaj {vendor_count} dostawcami Przeczytaj więcej o tych celach
Zarządzaj opcjami
{title} {title} {title}
logo
  • Polityka prywatności
  • Klauzula informacyjna
  • Reklamacje
  • Polityka Ochrony i Praw Człowieka
  • Regulamin serwisu
  • Infoshare – Tech społeczność
  • Konferencja Infoshare – Tech event
  • Tech3camp – meetupy IT
  • Infoshare Dev – konferencja IT
  • Kursy
  • Szkolenia dla firm
  • Finansowanie
  • Newslettery
  • Historie absolwentów
Edytuj cookies
  • Baza wiedzy
    • Poradniki
    • Webinary
    • Testy predyspozycji
    • Blog
    • Wiedza
  • Akademia
    • Trenerzy
    • Zostań trenerem
    • Zespół
    • Nasza misja
    • Baza wiedzy
    • Kontakt
  • Kurs Data Science + AI
  • Kurs Python + Django + AI
  • Kurs UX Design
  • Kurs UX Design z elementami UI i AI
  • Kurs Power BI + DAX
  • Kurs Data Engineer
  • Kurs DevOps Engineer
  • Kurs Analityk Danych + AI
  • Szkolenie Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)
  • Kurs Machine Learning Masters
  • Kurs PythON
  • Kurs AWS
  • Kurs Docker
  • Kurs Kubernetes
  • Kurs AI i prompt engineering
  • facebook icon
  • linkedin icon
  • instagram icon
  • youtube icon
  • tiktok icon