Έχεις ακούσει τους όρους AI και Machine Learning; Νομίζεις πως καταλαβαίνεις σε τι αναφέρονται διαισθητικά, αλλά θα ήθελες να μάθεις περισσότερες πληροφορίες για αυτά; Αν ναι, τότε βρίσκεσαι στο σωστό μέρος! Αυτό το άρθρο αποτελεί το πρώτο μέρος από μία σειρά δημοσιεύσεων που θα ακολουθήσουν και θα αναλύουν διάφορα επίκαιρα ζητήματα σχετικά με το AI και το ML.

1. Τι είναι το AI; Tι το Machine Learning; Και τι το Deep Learning;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence – AI) αναφέρεται στην ικανότητα των μηχανών να εκτελούν εργασίες που κανονικά απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτές οι εργασίες περιλαμβάνουν την αναγνώριση ομιλίας, την επίλυση δύσκολων αλγοριθμικών προβλημάτων, τη μάθηση και τη λήψη αποφάσεων.

Το Machine Learning (ML), ή Μηχανική Μάθηση, είναι ένας υποτομέας της AI. Στο ML, οι μηχανές μαθαίνουν από δεδομένα και βελτιώνουν τις επιδόσεις τους σε συγκεκριμένες εργασίες χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένες γι’ αυτό. Με άλλα λόγια, αντί να γράφουμε κώδικα για να λύσουμε ένα πρόβλημα, παρέχουμε στα μηχανήματα πολλά δεδομένα και τα αφήνουμε να βρουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις ή να λάβουν αποφάσεις βασισμένες σε αυτά τα δεδομένα.

Η Βαθιά Μάθηση (Deep Learning) είναι ένας ειδικός κλάδος του ML που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα με πολλά επίπεδα για την ανάλυση δεδομένων. Τα νευρωνικά δίκτυα είναι εμπνευσμένα από τον ανθρώπινο εγκέφαλο και έχουν αποδειχθεί πολύ αποτελεσματικά σε εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνας και η φυσική γλώσσα.

2. Ποιες είναι οι κύριες κατηγορίες του Machine Learning;

Το Machine Learning χωρίζεται σε τρεις κύριες κατηγορίες:

• Supervised Learning (Επιβλεπόμενη Μάθηση): Σε αυτήν την κατηγορία, τα δεδομένα εκπαίδευσης περιλαμβάνουν και τις σωστές απαντήσεις (ετικέτες). Ο αλγόριθμος μαθαίνει από τα δεδομένα αυτά για να κάνει προβλέψεις ή ταξινομήσεις. Για παράδειγμα, μπορούμε να διδάξουμε έναν αλγόριθμο να αναγνωρίζει εικόνες γάτων παρέχοντας πολλές εικόνες ζώων (εισόδου) και τις αντίστοιχες ετικέτες που να καθορίζουν το είδος τους.
• Unsupervised Learning (Μη Επιβλεπόμενη Μάθηση): Εδώ, τα δεδομένα εκπαίδευσης δεν περιλαμβάνουν ετικέτες. Ο αλγόριθμος προσπαθεί να βρει κρυφά μοτίβα ή δομές στα δεδομένα. Ένα παράδειγμα είναι η ομαδοποίηση (clustering), όπου τα δεδομένα χωρίζονται σε ομάδες με βάση τις ομοιότητες τους.
• Reinforcement Learning (Ενισχυτική Μάθηση): Σε αυτήν την κατηγορία, ένας αλγόριθμος μαθαίνει μέσω δοκιμής και σφάλματος, λαμβάνοντας ανταμοιβές ή ποινές ανάλογα με τις ενέργειες που εκτελεί. Ένα παράδειγμα είναι η εκπαίδευση ενός ρομπότ να περπατήσει, όπου το ρομπότ βελτιώνει τις κινήσεις του για να λάβει τις περισσότερες ανταμοιβές (π.χ., απόσταση που διανύθηκε).

3. Ποιες τεχνολογίες και εργαλεία χρησιμοποιούμε σήμερα στο Machine Learning;

Υπάρχουν πολλές τεχνολογίες και εργαλεία που διευκολύνουν την ανάπτυξη και την εφαρμογή αλγορίθμων Machine Learning. Μερικά από τα πιο δημοφιλή είναι:

• Python: Μια από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού για το ML, λόγω της ευκολίας χρήσης της και της μεγάλης ποικιλίας βιβλιοθηκών και εργαλείων που προσφέρει.
• TensorFlow: Μια ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη από την Google που χρησιμοποιείται κυρίως για τη δημιουργία και την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων.
• Keras: Μια βιβλιοθήκη υψηλού επιπέδου που τρέχει πάνω από το TensorFlow (και άλλες πλατφόρμες) και κάνει την ανάπτυξη και την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων πιο εύκολη και προσιτή.
• Scikit-Learn: Μια βιβλιοθήκη που παρέχει εργαλεία για επιβλεπόμενη και μη επιβλεπόμενη μάθηση, ιδανική για αρχάριους.
• PyTorch: Μια άλλη ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη, που δημιουργήθηκε από την ερευνητική ομάδα του Facebook και χρησιμοποιείται ευρέως στην έρευνα και την ανάπτυξη του ML, γνωστή για την ευελιξία της.

Αυτές οι τεχνολογίες και εργαλεία καθιστούν το Machine Learning πιο προσιτό από ποτέ, επιτρέποντας στους προγραμματιστές και τους ερευνητές να δημιουργούν και να εκπαιδεύουν μοντέλα γρήγορα και αποτελεσματικά.

Σε αυτό το πρώτο μέρος, καλύψαμε τις βασικές έννοιες του AI και του Machine Learning, καθώς και τις κύριες κατηγορίες και τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται σήμερα. Στα επόμενα μέρη, θα εμβαθύνουμε περισσότερο στις εφαρμογές και τις τεχνικές του Machine Learning, καθώς και στις προκλήσεις και τις μελλοντικές εξελίξεις στον τομέα.

Αν σου άρεσε αυτό το άρθρο και θα σε ενδιέφερε να μάθεις την ιστορία και την τεχνολογία πίσω από το ChatGPT, τότε ρίξε μία ματιά και σε αυτό.