🎯 Definicja
Uczenie maszynowe (machine learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia systemom komputerowym uczenie się z danych i podejmowanie decyzji lub przewidywań bez jawnego programowania reguł. Główna zasada ML polega na wykrywaniu wzorców i zależności w danych, które pozwalają na tworzenie modeli predykcyjnych i systemów adaptacyjnych.
🔑 Kluczowe punkty
- ML uczy się na podstawie historii danych, a nie poprzez ręcznie zakodowane reguły.
- Model ML to funkcja matematyczna ucząca się przewidywać lub klasyfikować dane wyjściowe (output) na bazie danych wejściowych (input).
- Proces ML obejmuje: dane → przygotowanie → modelowanie → optymalizację → przewidywanie.
- ML znajduje zastosowanie w detekcji oszustw, wyszukiwarkach, rozpoznawaniu obrazów, systemach rekomendacyjnych i wielu innych.
- Jest częścią większego pola AI i wspiera automatyzację decyzji w środowiskach danych.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Kategorie uczenia maszynowego
| Typ | Opis | Przykłady |
|---|---|---|
| Uczenie nadzorowane (supervised) | Model uczy się na danych z etykietami | klasyfikacja e-maili, regresja cen |
| Uczenie nienadzorowane (unsupervised) | Model szuka wzorców bez etykiet | grupowanie klientów (clustering), PCA |
| Uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning) | Model uczy się poprzez nagrody i kary | agent grający w szachy, robot autonomiczny |
Popularne algorytmy ML
Zobacz: Algorytmy
- Regresja liniowa i logistyczna
- Drzewa decyzyjne & Random Forest
- KNN (k-nearest neighbors)
- SVM (support vector machines)
- Sieci neuronowe / deep learning (CNN, RNN, Transformers)
- K-means, DBSCAN, PCA (dla nienadzorowanego ML)
Proces tworzenia modelu ML
- Zbieranie danych
- Czyszczenie i przygotowanie danych (ETL, feature engineering)
- Trenowanie modelu na danych treningowych
- Ewaluacja modelu na zbiorze testowym (metryki: accuracy, precision, recall, F1-score)
- Implementacja i predykcje w środowisku produkcyjnym
💡 Przykład zastosowania
Platforma e-commerce wykorzystuje ML do:
- automatycznego rekomendowania produktów na podstawie danych historycznych o zakupach,
- segmentacji klientów pod kątem kampanii marketingowych (unsupervised learning),
- przewidywania ryzyka porzucania koszyka (supervised classification).
System korzysta z danych z wielu źródeł, modeluje je przy użyciu Random Forest oraz trenowanego modelu XGBoost.
📌 Źródła
- https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-ML
- https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
- https://developers.google.com/machine-learning/crash-course
- https://www.ibm.com/cloud/learn/machine-learning
👽 Brudnopis
- ML ≠ klasyczne programowanie → zamiast reguł mamy dane i generalizację
- dane = paliwo dla algorytmu
- supervised: dane etykietowane, unsupervised: bez etykiet
- najpierw modele proste (baseline), potem tuning, model ensemble i deep
- ważne: jakość danych, nie tylko wybór algorytmu
- pipelines ML = preprocessing + training + deployment