Wprowadzenie do uczenia maszynowego - pjwstk

Aspekty AISystemyWspomaganiaDecyzjiMarcinSydowWprowadzeniedo AIUczenieMaszynowePodsumowaniepercepcja (sztuczne zmysªy: systemy widz¡ce,rozpoznawanie mowy i pisma, etc.)wiedza (reprezentacja wiedzy: reguªy, tabele decyzyjne,drzewa decyzyjne, ontologie)rozumowanie (logika, automatyczne wyci¡ganiewniosków, dowodzenie twierdze«)uczenie si¦ uczenie maszynowe: (ang. machine learning(ML)): z nadzorem (klasykacja, regresja), bez nadzoru(np. grupowanie))komunikacja przetwarzanie j¦zyka naturalnego (naturallanguage processing (NLP)): inteligentne wyszukiwanieinformacji tekstowej, text mining, odpowiadanie nazapytania, tªumaczenie maszynowe, automatycznezdobywanie wiedzyplanowanie i rozwi¡zywanie zada« (przeszukiwanie,heurystyki, systemy wielo-agentowe, ewolucyjne, etc.)