Blog > Jak działa sztuczna inteligencja. Algorytm uczenia maszynowego.

Jak działa sztuczna inteligencja. Algorytm uczenia maszynowego.

Data: 2025.01.31 | Kategoria: Blog | Tagi: uczenie maszynowe , AI , sztuczna inteligencja , SI , sieci neuronowe , glebokie uczenie , deep learning , LLM , chatGPT , Deepseek

Koncepcja działania oprogramowania sztucznej inteligencji (AI), a w szczególności algorytmów uczenia maszynowego (machine learning, ML), opiera się na automatycznym uczeniu się modeli na podstawie danych, aby wykonywać zadania bez wyraźnego programowania każdego kroku. Oto kluczowe elementy tej koncepcji:

1. Dane wejściowe

• Podstawa działania: Algorytmy ML wymagają danych (np. tekst, obrazy, liczby, sygnały) do nauki wzorców.

• Rodzaje danych:

  • Strukturalne (np. tabele w bazach danych),

  • Niestrukturalne (np. zdjęcia, nagrania głosowe, teksty),

  • Częściowo strukturalne (np. metadane).

2. Przetwarzanie wstępne (preprocessing)

• Oczyszczanie danych: Usuwanie brakujących wartości, szumów lub błędów.

• Transformacja: Normalizacja, standaryzacja, kodowanie kategorycznych zmiennych (np. one-hot encoding).

• Ekstrakcja cech (feature extraction): Wybór istotnych informacji z surowych danych (np. wykrywanie krawędzi na obrazach).

3. Model uczenia maszynowego

• Architektura modelu: Wybór odpowiedniego algorytmu w zależności od zadania:

  • Nadzorowane uczenie (supervised learning): Modele uczą się na danych z etykietami (np. klasyfikacja obrazów, regresja).

  • Nienadzorowane uczenie (unsupervised learning): Wykrywanie wzorców w danych bez etykiet (np. klasteryzacja, redukcja wymiarowości).

  • Uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning): Uczenie poprzez nagrody i kary (np. algorytmy w grach).

  • Uczenie półnadzorowane (semi-supervised): Połączenie danych oznaczonych i nieoznaczonych.

4. Proces uczenia

• Trening modelu: Algorytm dostosowuje parametry, aby minimalizować błąd predykcji (np. za pomocą funkcji straty).

• Optymalizacja: Użycie metod takich jak gradient descent do aktualizacji wag modelu.

• Walidacja: Testowanie na danych walidacyjnych, aby uniknąć przeuczenia (overfitting).

5. Ewaluacja i wdrożenie

• Metryki oceny:

  • Dla klasyfikacji: dokładność (accuracy), precyzja (precision), czułość (recall), F1-score.

  • Dla regresji: błąd średniokwadratowy (MSE), R².

• Deployment: Wdrożenie modelu do rzeczywistych zastosowań (np. chatbot, system rekomendacyjny).

• Inferencja: Użycie wytrenowanego modelu do przewidywania na nowych danych.

6. Przykłady algorytmów ML

• Proste modele: Regresja liniowa, drzewa decyzyjne, k-najbliższych sąsiadów (k-NN).

• Zaawansowane: Sieci neuronowe (w tym głębokie uczenie), SVM (Support Vector Machines), losowe lasy (random forests).

• Deep learning: Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) dla obrazów, rekurencyjne sieci (RNN) dla sekwencji.

7. Wyzwania i ograniczenia

• Jakość danych: "Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu" (garbage in, garbage out).

• Obliczenia: Wymagana moc obliczeniowa (np. dla deep learning).

• Etyka: Bias w danych, prywatność, przejrzystość decyzji (tzw. explainable AI).

Podsumowanie

AI i uczenie maszynowe polegają na automatycznej ekstrakcji wiedzy z danych, a nie na ręcznym kodowaniu reguł. Kluczem jest iteracyjne dostosowywanie modelu do danych, walidacja wyników i ciągłe udoskonalanie. W miarę rozwoju technologii (np. deep learning, transformers) możliwości AI stale rosną, ale wymagają też odpowiedzialnego podejścia.