Навчання в контексті штучного інтелекту (ШІ) — це процес, за якого комп’ютерна система покращує свою продуктивність у певному завданні на основі даних або досвіду. На відміну від традиційних методів із ручним кодуванням правил, навчання дає змогу системі розпізнавати шаблони, адаптуватися до нових ситуацій і автоматизувати прийняття рішень. Відмінною рисою навчання є здатність до еволюції й узагальнення на нових прикладах, що відрізняє його від детермінованих алгоритмів. Основні парадигми навчання: контрольоване, неконтрольоване, напівконтрольоване й навчання з підкріпленням — кожна вирішує специфічні завдання та використовує різні алгоритмічні підходи.
Використання та приклади застосування
Навчання лежить в основі багатьох застосувань ШІ: розпізнавання зображень, автоматичний переклад, виявлення шахрайства, персоналізовані рекомендації, автономне водіння. Наприклад, у розпізнаванні мовлення навчання дає змогу перетворювати мовлення на текст за допомогою великих аудіокорпусів. У фінансах — передбачати поведінку ринку на основі історії операцій. В індустрії — оптимізувати предиктивне обслуговування, виявляючи ранні сигнали несправностей.
Основні програмні інструменти, бібліотеки та фреймворки
Існує багато інструментів для реалізації навчання в ШІ. Найпопулярніші: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, XGBoost, LightGBM. Ці фреймворки надають бібліотеки для обробки даних, побудови моделей, навчання й оцінки. Hugging Face Transformers та FastAI пропонують готові рішення для спеціалізованих завдань.
Останні розробки та тенденції
Останнім часом глибоке навчання забезпечило значні прориви завдяки появі великих мовних моделей і складних нейронних архітектур. Серед трендів — самонавчання (зменшує залежність від анотованих даних), transfer learning (дозволяє повторно використовувати попередньо навчені моделі), а також федеративне навчання, що підвищує захист конфіденційності даних.