Sztuczna inteligencja (AI) obejmuje systemy wykonujące zadania wymagające inteligencji, takie jak rozpoznawanie obrazów czy język.
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór AI, w którym modele uczą się wzorców z danych zamiast być jawnie zaprogramowane.
Głębokie uczenie (deep learning) to metoda ML oparta na wielowarstwowych sieciach neuronowych.
Typy uczenia
- nadzorowane (dane z etykietami),
- nienadzorowane (wykrywanie struktur),
- ze wzmocnieniem (nagrody).
Uwaga
Jakość modelu zależy od jakości i reprezentatywności danych. Modele mogą się mylić i wymagają walidacji.
