user
Како се различите методе машинског учења (надгледано, ненадгледано и учење поткрепљивањем) односе на спектар проблема на које је машинско учење успешно примењено и у којим областима је машинско учење превазишло ефикасност људских експерата?
assistant
Неки од проблема на које је машинско учење успешно примењено су препознавање лица на сликама, препознавање различитих објеката на сликама и видеу, препознавање тумора на медицинским снимцима, аутономна возња аутомобила, аутономно летење, играње игара на табли попут шаха и игре го, али и рачунарских игара као што је Супер Марио или Дум, класификација текста, машинско превођење, аутоматско описивање садржаја слика, анализа осећања изражених у тексту, предвиђање развоја болести код пацијената и препоручивање терапије, анализа друштвених мрежа, препознавање и синтеза говора и тако даље. У многим од ових примена, машинско учење је већ превазишло ниво ефикасности људских експерата. Све набројане примене представљају очигледно примере важних практичних проблема, али иза свих стоји и озбиљна теорија. Можда је управо овај спој кључ успеха машинског учења. Набројани проблеми су врло разнородни како по својој природи, тако и по методама машинског учења које се користе за њихово решавање. Те методе се могу разврстати на много начина, али основна подела би била према природи проблема учења. Обично се идентификују три групе проблема машинског учења, а то су проблеми надгледаног учења (енг. supervised learning), проблеми ненадгледаног учења (енг. unsupervised learning) и проблеми учења поткрепљивањем (енг. reinforcement learning).