Machine Learning (ML)

Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning) to gałąź sztucznej inteligencji, która polega na tworzeniu systemów, które uczą się na podstawie danych, zamiast być jawnie programowane do wykonania konkretnego zadania.

**Tradycyjne programowanie:** Programista pisze dokładną instrukcję: "Jeśli e-mail zawiera słowo 'Viagra' ORAZ pochodzi z domeny '.xyz', oznacz jako SPAM". **Machine Learning:** Programista daje systemowi 100 000 e-maili oznaczonych jako "spam" i "nie-spam". System sam znajduje ukryte wzorce, które odróżniają jedne od drugich. **Hierarchia pojęć:** ``` AI (sztuczna inteligencja) └── Machine Learning (uczenie na danych) └── Deep Learning (głębokie sieci neuronowe) └── LLM (duże modele językowe) ``` **Różnica ML vs Deep Learning:** • **ML tradycyjny:** Człowiek musi wskazać cechy (np. "patrz na kolor, kształt, rozmiar"). Algorytm uczy się na tych cechach. • **Deep Learning:** Sieć neuronowa sama odkrywa istotne cechy z surowych danych (pikseli, tekstu). Wymaga więcej danych i mocy obliczeniowej, ale osiąga lepsze wyniki w złożonych zadaniach.

Pozwala rozwiązywać problemy zbyt skomplikowane dla sztywnych reguł (rozpoznawanie twarzy, rekomendacje, tłumaczenie). To fundament całej nowoczesnej AI.