Uczenie maszynowe (Machine Learning)

Uczenie maszynowe (ang. machine learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której komputer uczy się wykonywać zadanie na podstawie danych, zamiast działać według ręcznie zaprogramowanych reguł. Zamiast pisać instrukcję „jeśli e-mail zawiera X, to jest spamem”, pokazujemy modelowi tysiące oznaczonych e-maili, a on sam znajduje wzorce.

Jak to działa

Model to funkcja matematyczna z dużą liczbą parametrów. Podczas treningu algorytm dopasowuje te parametry tak, aby błąd przewidywań na danych treningowych był jak najmniejszy. Gotowy model stosujemy do nowych danych - ten etap nazywa się inferencją. Kluczowe jest, by model generalizował, czyli dobrze działał na danych, których wcześniej nie widział, a nie tylko „zapamiętał” zbiór treningowy (tzw. przeuczenie, overfitting).

Główne rodzaje uczenia maszynowego

• Uczenie nadzorowane - dane mają etykiety (np. zdjęcie + „kot”). Zadania: klasyfikacja, regresja.
• Uczenie nienadzorowane - bez etykiet; model szuka struktury, np. grupuje klientów o podobnych zachowaniach.
• Uczenie przez wzmacnianie - agent uczy się metodą prób i błędów, dostając nagrody za dobre decyzje.
• Uczenie samonadzorowane - etykiety powstają z samych danych (np. przewidywanie następnego słowa); na tym opiera się trening dużych modeli językowych.

Machine learning a deep learning

Deep learning to podzbiór uczenia maszynowego oparty na wielowarstwowych sieciach neuronowych. Klasyczne metody ML - regresja liniowa i logistyczna, drzewa decyzyjne, lasy losowe czy gradient boosting (np. XGBoost) - nadal świetnie sprawdzają się na danych tabelarycznych i są szeroko używane w firmach.

Przykłady zastosowań

• rekomendacje produktów i treści,
• wykrywanie fraudów w płatnościach,
• prognozowanie popytu i cen,
• rozpoznawanie obrazów i mowy,
• modele językowe i chatboty.

Praca w machine learning

Typowe stanowiska to Machine Learning Engineer (budowa i wdrażanie modeli), Data Scientist (analiza danych i modelowanie), MLOps Engineer (infrastruktura i utrzymanie modeli - zob. MLOps) oraz Research Scientist. Podstawowe narzędzia to Python, biblioteki scikit-learn, PyTorch, pandas oraz SQL. Aktualne oferty znajdziesz na stronie głównej pracawai.pl.