Image
9.10.2016 0 Comments

Machine learning: Ako funguje strojové učenie

Môžu stroje myslieť? Odpoveď na túto otázku hľadali vedci a filozofovia už od 17. storočia. V tejto oblasti sa angažovali také slávne osobnosti ako Pascal, Descartes či Hobbes, samozrejme, iba v čisto  filozofickej a teoretickej rovine. Na konci 19. storočia a počas celého 20. storočia sa vedci a inžinieri snažili vytvoriť stroje, ktoré by boli schopné riešiť určité činnosti namiesto ľudí. Matematici im k tomu vytvárali viac alebo menej použiteľné algoritmy a modely. Odnepamäti je však problém v tom, že ľudia využívajú nielen zmysly, ale aj intuíciu a nie je ľahké algoritmizovať spôsob, ako uvažujeme. Realizovateľné sú snahy o vytvorenie algoritmov na riešenie úloh, ako je napríklad rozpoznávanie obrazu, triedenie predmetov, hranie hier, navigácia robotov v neznámom priestore, ale aj prognózy počasia, trhov či vývoja akcií na burze. Pri týchto a mnohých ďalších úlohách sa uplatní strojové učenie (machine learning). Machine learning je typ umelej inteligencie, ktorá má schopnosť učiť sa spoznávať atribúty reálneho sveta a následne na ne adekvátne reagovať bez toho, aby bol riadiaci počítač inteligentného systému na tieto úlohy explicitne naprogramovaný. Využíva heuristické algoritmy, neurónové siete a iné pokročilé algoritmy a softvérové technológie, predovšetkým datamining a metódy umelej inteligencie. Pomáha sa rozhodovať, sledovať a analyzovať trendy a predvídať udalosti. Ako to funguje Princíp, ako funguje strojové učenie, najlepšie vysvetlíme na fiktívnom, ale zrozumiteľnom príklade malého robotického vozidla schopného pohybovať sa v teréne, ktoré má za úlohu pomocou manipulačnej ruky zbierať v lese huby. Predpokladajme situáciu, keď sa vozidlo priblíži k hube, preskúma ju senzorovým systémom a má sa rozhodnúť, či ju ako jedlú zoberie alebo ako nejedlú či jedovatú nechá nepovšimnutú na mieste. Senzory zisťujú toľko parametrov, koľko sa len dá, väčšinu z nich na základe rozpoznávania obrazu. Pri hubách to bude farba, tvar a povrch klobúka, rebrovania,  nohy, ...

Článok je uzamknutý

Pokračovanie článku patrí k prémiovému obsahu PC REVUE, ktorý je dostupný pre predplatiteľov. S digitálnym predplatným za 20 € na celý rok získate neobmedzený prístup k uzamknutému obsahu na webe. Objednať si ho môžete TU. Ak už máte digitálne predplatné PC REVUE prihláste sa TU. Ak máte digitálne predplatné Piano, prihláste sa pomocou Piano.


Prihlásiť pomocou členstva PC REVUE
 
Alebo sa prihláste cez službu Piano





Nechajte si posielať prehľad najdôležitejších správ emailom

Mohlo by Vás zaujímať

Magazín

Čo dokáže odhaliť fleet manažment

07.12.2016 15:24

Systémy na monitorovanie vozidiel umožňujú sledovať a zaznamenávať nielen polohu vozidla podľa GPS, ale množstvo iných dôležitých informácií. Vo väčšine prípadov sú to údaje o aktuálnej rýchlosti, otá ...

Magazín

Thunderbolt 3 – jeden konektor pre všetky zariadenia

07.12.2016 15:14

Miniaturizácia klientskych zariadení, predovšetkým mobilných, poskytuje čoraz menej miesta na konektory klasických rozhraní, na druhej strane sa rozširujú možnosti a oblasti použitia týchto zariadení, ...

Magazín

Slovak Telekom ako partner pre Industry 4.0

07.12.2016 00:00

Reakciou na zvýšenie konkurencieschopnosti výrobných firiem súvisiacich s neustále rastúcou dynamikou trhov je nevyhnutnosť skracovať životný cyklus vývoja a prípravy výroby. To všetko pri neustále ra ...

Vyhľadávanie

Kyocer TASK

Najnovšie videá