Algoritmy strojového učenia III. – Učenie formou odmeňovania

Osobitnou kategóriou algoritmov strojového učenia je učenie formou odmeňovania (Reinforcement learning). V tomto prípade už na trénovanie modelu nepoužijeme žiadne označené, či neoznačené trénovacie príklady. Učenie tu prebieha tak, že vytvoríme systém – agenta, ktorého nasadíme do prostredia a necháme ho nech sa učí prostredníctvom interakcie s prostredím.

Read more

ML.NET 1.0

Keď spomenieme pojmy ako je Data science, dolovanie dát (Data mining) či strojové učenie (Machine learning), mnoho z nás si hneď predstaví programovacie jazyky R, Python alebo C++. Najznámejšie frameworky v tejto oblasti ako napríklad Caffe či Tensorflow totiž fungujú práve na nich. Ak by sme však v minulosti potrebovali spoľahlivý framework napríklad pre C#, narazili by sme na problém.

Read more

Počítačové videnie v kocke I. – Úloha klasifikácie

Vo všeobecnosti, kedykoľvek, keď počítač spracúva vizuálny vstup, ako je napríklad fotka, video, či živý záznam z kamery na našom smartfóne, používa pritom počítačové videnie. Používa ho práve na to, aby pochopil a vyhodnotil čo “vidí”. Počítačové videnie si teda môžeme zjednodušene predstaviť ako časť ľudského mozgu, ktorý spracúva informácie prijaté očami.

Read more

Algoritmy strojového učenia I. – Učenie s učiteľom

Strojové učenie je jeden zo spôsobov, akým sa snažíme dosahovať umelú inteligenciu. Respektíve časť umelej inteligencie, ktorá poskytuje systému schopnosť automaticky sa učiť a zlepšovať sa, na základe existujúcich príkladov z minulosti alebo z vlastných skúseností. Proces učenia sa začína pozorovaním alebo skúmaním dát, prípadne získavaním skúseností. V nich následne program nájde vzory a na ich základe zlepší v budúcnosti svoje rozhodnutia. Hlavný zámer je, aby sa počítač dokázal učiť samostatne, bez ľudskej asistencie, a aby to, čo sa naučil, vedel aj prakticky aplikovať.

Read more