Machine Learning

Strojno učenje je podpodročje umetne inteligence, ki se ukvarja z razvojem algoritmov in modelov, ki omogočajo računalnikom, da se učijo iz podatkov in izboljšujejo svoje delovanje brez izrecnega programiranja. Temelji na analizi podatkov in iskanju vzorcev, kar omogoča, da sistemi prepoznavajo in napovedujejo rezultate. Uporablja se v različnih aplikacijah, kot so prepoznavanje govora, priporočeni sistemi, obdelava naravnega jezika, računalniški vid in še mnoge druge. Strojno učenje se običajno deli na tri glavne tipe: nadzorovano učenje, pri katerem se model uči iz označenih podatkov; nenadzorovano učenje, kjer model analizira neoznačene podatke in išče strukturo; in potrjevanje učenja, ki se osredotoča na učenje iz interakcij z okoljem.