1. Concepte
L’aprenentatge automàtic (Machine Learning) és un subcamp de la intel·ligència artificial que se centra en el desenvolupament d’algoritmes i models que permeten a les màquines aprendre de les dades, identificar patrons i prendre decisions amb una mínima intervenció humana.
2. Definició acadèmica precisa
L’aprenentatge automàtic és una disciplina de la intel·ligència artificial que té com a objectiu principal el desenvolupament de tècniques que permetin als ordinadors aprendre de l’experiència. Això implica la creació d’algoritmes capaços de processar grans quantitats de dades, extreure’n informació rellevant, identificar patrons i fer prediccions o decisions basades en aquestes dades. Els models d’aprenentatge automàtic es poden classificar en tres categories principals: aprenentatge supervisat, no supervisat i per reforç.
En l’aprenentatge supervisat, els models són entrenats amb dades etiquetades, on es coneix la resposta correcta. Aquests models aprenen a predir o classificar noves dades basant-se en exemples anteriors. Un exemple comú és la classificació de correus electrònics com a spam o no spam. L’algoritme aprèn de correus etiquetats com a spam i no spam i després pot aplicar aquest coneixement a correus nous.
L’aprenentatge no supervisat implica l’entrenament de models amb dades no etiquetades. L’objectiu és descobrir estructures o patrons ocults en les dades. Un exemple d’aprenentatge no supervisat és l’agrupament (clustering), on l’algoritme agrupa dades similars sense coneixement previ sobre les categories. Això és útil en l’anàlisi de mercat per segmentar clients amb comportaments similars.
Finalment, l’aprenentatge per reforç es basa en la idea que un agent aprèn a prendre decisions mitjançant interaccions amb un entorn. L’agent rep recompenses o penalitzacions basades en les seves accions i aprèn a optimitzar les seves decisions per maximitzar la recompensa acumulada. Aquest enfocament s’utilitza sovint en el desenvolupament de robots i en la creació de jugadors automàtics per a jocs complexos com el go o els videojocs.
3. Definició simplificada
L’aprenentatge automàtic (Machine Learning) és una tecnologia que permet a les màquines aprendre de les dades i millorar les seves decisions amb el temps, com per exemple en la detecció de fraus o la recomanació de productes.
4. Metàfora per entendre-ho
L’aprenentatge automàtic és com un jardiner que aprèn a cuidar les plantes observant com reaccionen a diferents condicions. Com més experiències tingui el jardiner, millor serà la seva capacitat per mantenir el jardí saludable i florit.
5. Dita catalana relacionada
De mica en mica, s’omple la pica.
Aquesta dita fa referència a com les petites accions i aprenentatges constants poden portar a grans resultats. En el cas de l’aprenentatge automàtic, els models milloren progressivament amb l’acumulació de dades i experiències, perfeccionant les seves prediccions i decisions.
