>>     A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   K   L   M   N   O   P   R   S   T   U   W   Z     <<

Uczenie maszynowe - albo uczenie się maszyn, systemy uczące się (ang. machine learning) - stosunkowo młoda i szybko rozwijająca się dziedzina wchodząca w skład nauk zajmujących się problematyką SI (patrz sztuczna inteligencja).
Jest to nauka interdyscyplinarna ze szczególnym uwzględnieniem takich dziedzin jak informatyka, robotyka i statystyka. Głównym celem jest praktyczne zastosowanie dokonań w dziedzinie sztucznej inteligencji do stworzenia automatycznego systemu potrafiącego doskonalić się przy pomocy zgromadzonego doświadczenia (czyli danych) i nabywania na tej podstawie nowej wiedzy.
Uczenie maszynowe jest konsekwencją rozwoju idei sztucznej inteligencji i metod jej wdrażania praktycznego. Dotyczy rozwoju oprogramowania stosowanego zwłaszcza w innowacyjnych technologiach i przemyśle. Odpowiednie algorytmy mają pozwolić oprogramowaniu na zautomatyzowanie procesu pozyskiwania i analizy danych do ulepszania i rozwoju własnego systemu.
Uczenie się może być rozpatrywane jako konkretyzacja algorytmu czyli dobór parametrów, nazywanych wiedzą lub umiejętnością. Służy do tego wiele typów metod pozyskiwania wiedzy oraz sposobów reprezentowania wiedzy.
Ma to zapewnić zwiększanie:
  • efektywności
  • wydajności
  • bezawaryjności
  • redukcji kosztów
Powrót
O nas
Mapa Strony
Kontakt
 

TA STRONA UŻYWA COOKIE

X Nie pokazuj więcej
Dowiedz się więcej o celu ich używania w przeglądarce.
Korzystając ze strony wyrażasz zgodę na używanie cookie, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki