Strojno učenje
Strojno učenje, obično skraćeno "ML", vrsta je umjetna inteligencija (AI) koji s vremenom "uči" ili se prilagođava. Umjesto da slijedi statička pravila kodirana u a program, ML tehnologija identificira ulazni obrasce i sadrži algoritmi koji se razvijaju s vremenom.
Strojno učenje ima široku paletu primjena, od kojih su mnoge danas dio svakodnevnog života. Slijedi nekoliko primjera:
- Medicinske dijagnoze
- Autonomna vozila
- Ciljanje mrežnih oglasa - Google AdSense i Facebook oglašavanje
- Prepoznavanje govora - Google asistent, Amazon Alexa, Microsoft Cortana i Apple Siri
- Prepoznavanje slike Google pretraživanje slika, prepoznavanje lica uključeno Facebook i u Apple Photos
Primjer samovozećeg vozila
Autonomna vozila uključuju strojno učenje kako bi poboljšala svoju sigurnost i pouzdanost. Samovozeći automobil koji koristi tradicionalnu umjetnu inteligenciju može odgovoriti na sve uvjete na cesti s kojima je programiran. Međutim, ako je softver naiđe na neprepoznat ulaz, automobil može zadani na sigurnosnu sigurnosnu mjeru, poput usporavanja, zaustavljanja ili zahtjeva ručno poništavanje.
Strojno učenje može omogućiti vozilu prepoznavanje događaja i predmeta koji nisu izričito programirani u Izvorni kod. Na primjer, automobil može biti programiran da prepoznaje ulična svjetla, ali ne i bljeskajuća svjetla na građevinskim barikadama. Učeći iz iskustva - možda bilježeći ponašanje vozača u vozilu - automobil će prepoznati građevinske prepreke i u skladu s tim reagirati.
ML tehnologija je ono što omogućuje autonomnim vozilima da razlikuju objekte na cesti, poput automobila, bicikla, ljudi i životinja. Također pomaže automobilima da se pouzdanije voze u nesavršenim vremenskim uvjetima i na cestama bez jasnih linija. Cilj je omogućiti vozilima da voze poput ljudi, izbjegavajući pogreške uzrokovane ljudskom pogreškom.