Ujifunzaji wa mashine

Ujifunzaji wa mashine ni tawi la sayansi ya kompyuta linalojikita katika maendeleo ya mifumo ya kompyuta inayoweza kujifunza kutoka data na kuboresha utendaji bila maagizo ya moja kwa moja kutoka kwa binadamu.Mitchell, T. Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 1997 Ni msingi wa teknolojia za akili bandia na ina matumizi katika uchambuzi wa data, utambuzi wa picha, na utabiri wa mwenendo.

 Historia 
Dhana ya ujifunzaji wa mashine ilianza katikati ya karne ya ishirini, ikizingatia hoja za nadharia ya statistiki na mitandao ya neva. Awali, utafiti ulijikita kwenye algoriti rahisi kama "perceptron," lakini kuibuka kwa data kubwa na nguvu ya kompyuta kulichochea maendeleo ya mitindo changamano zaidi kama vile mitandao ya neva ya kina.LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. Deep learning. Nature, 2015

 Muhimu 
Mbinu za ujifunzaji wa mashine zinagawanyika kwa makundi makuu:

 Ujifunzaji usio na usimamizi (Unsupervised Learning): Hufanya uchambuzi wa muundo wa data bila lebo.Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. The Elements of Statistical Learning. New York: Springer, 2009
 Ujifunzaji wa kusimamiwa (Supervised Learning): Hufunza modeli kutumia data zilizo na lebo.Murphy, K. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. Cambridge: MIT Press, 2012
 Ujifunzaji wa kuimarishwa (Reinforcement Learning): Moduli hufanya maamuzi kupitia majaribio na makosa ili kufikia malengo.Sutton, R., & Barto, A. Reinforcement Learning: An Introduction. Cambridge: MIT Press, 2018

 Matumizi 
Ujifunzaji wa mashine unatumika katika nyanja nyingi, ikiwa ni pamoja na huduma za afya kwa utabiri wa magonjwa, sekta ya fedha kwa uchambuzi wa hatari, na sekta ya usafirishaji kwa magari yanayoendesha yenyewe.Jordan, M., & Mitchell, T. Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 2015

 Marejeo 

Jamii:Kompyuta