b'\n_START_ARTICLE_\n\xc3\x8env\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x8env\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83 (\xc3\xaen englez\xc4\x83, "Machine Learning") este subdomeniu al informaticii \xc8\x99i o ramur\xc4\x83 a inteligen\xc8\x9bei artificiale, al c\xc4\x83rui obiectiv este de a dezvolta tehnici care permit calculatoarelor posibilitatea de a \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9ba. Mai precis, se urm\xc4\x83re\xc8\x99te s\xc4\x83 creeze programe capabile de generalizare a comportamentului pe baza informa\xc8\x9biilor furnizate \xc3\xaen formularul de exemple._NEWLINE_Este, prin urmare, un proces de induc\xc8\x9bie al cuno\xc8\x99tin\xc8\x9bei. \xc3\x8en multe cazuri, domeniul de ac\xc8\x9biune al \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9b\xc4\x83rii automate se suprapune cu cea a statistici computa\xc8\x9bionale, deoarece cele dou\xc4\x83 discipline se bazeaz\xc4\x83 pe analiza datelor. Cu toate acestea, \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83, de asemenea, se concentreaz\xc4\x83 pe studiul de complexitatea computa\xc8\x9bional\xc4\x83 al problemelor. Multe probleme sunt \xc3\xaen clasa NP-hard, a\xc8\x99a c\xc4\x83 o mare parte din cercet\xc4\x83rile efectuate \xc3\xaen procesul de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83 sunt axate pe proiectarea de solu\xc8\x9bii viabile la aceste probleme.\xc2\xa0\xc3\x8env\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83 poate fi v\xc4\x83zut ca o \xc3\xaencercare de a automatiza unele p\xc4\x83r\xc8\x9bi din metoda \xc8\x99tiin\xc8\x9bific\xc4\x83 , folosind metode matematice._NEWLINE_\xc3\x8env\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83 are o gam\xc4\x83 larg\xc4\x83 de aplica\xc8\x9bii, inclusiv motoarele de c\xc4\x83utare, diagnostice medicale, detectare de fraud\xc4\x83 \xc3\xaen utilizarea cardului de credit, analiz\xc4\x83 a pie\xc8\x9bei de valori, clasificarea a secventelor de ADN, recunoa\xc8\x99tere a vorbirii \xc8\x99i limbajului scris, jocuri \xc8\x99i robotic\xc4\x83.\n_START_SECTION_\nRezumat\n_START_PARAGRAPH_\nUnele sisteme de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83 \xc3\xaencearc\xc4\x83 s\xc4\x83 elimine toat\xc4\x83 nevoia de intui\xc8\x9bie sau cuno\xc8\x99tin\xc8\x9be de specialitate din procesele de analiz\xc4\x83 a datelor, \xc3\xaen timp ce al\xc8\x9bii \xc3\xaencearc\xc4\x83 s\xc4\x83 stabileasc\xc4\x83 un cadru de colaborare \xc3\xaentre expert \xc8\x99i computer. Cu toate acestea, intui\xc8\x9bia uman\xc4\x83 nu poate fi \xc3\xaenlocuit \xc3\xaen totalitate, deoarece proiectantul sistemului trebuie s\xc4\x83 se precizeze forma de reprezentare a datelor \xc8\x99i metodele de manipulare \xc8\x99i caracterizare a acelora._NEWLINE_Cu toate acestea, calculatoarele sunt utilizate \xc3\xaen \xc3\xaentreaga lume \xc3\xaen scopuri tehnologice foarte bune.\n_START_SECTION_\nArbori de decizie\n_START_PARAGRAPH_\nAcest tip de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare folose\xc8\x99te un arbore de decizie ca model predictiv. Sunt cartografiate observa\xc8\x9biile unui obiect cu concluzii despre valoarea final\xc4\x83 a obiectului men\xc8\x9bionat._NEWLINE_Arborii sunt structuri de baz\xc4\x83 \xc3\xaen informatic\xc4\x83. Arbori de atribute sunt la baza deciziilor._NEWLINE_Una dintre cele dou\xc4\x83 forme majore de arbori de decizie elaborat de Quinlan pentru a m\xc4\x83sura impuritate de entropie \xc3\xaen fiecare ramur\xc4\x83, ceva care a dezvoltat pentru prima dat\xc4\x83 \xc3\xaen algoritmul ID3 , \xc8\x99i apoi C4.5. O alt\xc4\x83 strategie este bazat pe indicele GINI \xc8\x99i a fost dezvoltat de Breiman, Friedman, et alia. Algoritmul CART este o punere \xc3\xaen aplicare a acestei strategii.\n_START_SECTION_\nReguli de asociere\n_START_PARAGRAPH_\nAlgoritmii regulilor de asociere \xc3\xaencearc\xc4\x83 s\xc4\x83 descopere rela\xc8\x9bii interesante \xc3\xaentre variabile. Printre cele mai cunoscute metode se num\xc4\x83r\xc4\x83 algoritmul a priori, algoritmul Eclat \xc8\x99i algoritmul Frequent Pattern.\n_START_SECTION_\nAlgoritmi genetici\n_START_PARAGRAPH_\nAlgoritmii genetici sunt procese euristice de c\xc4\x83utare care simuleaz\xc4\x83 selec\xc8\x9bia natural\xc4\x83. Ei folosesc metode precum muta\xc8\x9bia \xc8\x99i trecerea pentru a genera noi clase care pot oferi o solu\xc8\x9bie bun\xc4\x83 unei probleme date.\n_START_SECTION_\nRe\xc8\x9belele neuronale artificiale\n_START_PARAGRAPH_\nRe\xc8\x9belele de neuroni artificiali (ARN) reprezint\xc4\x83 o paradigm\xc4\x83 a \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9b\xc4\x83rii automate, inspirat\xc4\x83 de neuronii sistemelor nervoase ale animalelor. Este un sistem de leg\xc4\x83turi de neuroni care colaboreaz\xc4\x83 \xc3\xaentre ele pentru a produce un stimul de ie\xc8\x99ire. Conexiunile au greut\xc4\x83\xc8\x9bi numerice care se adapteaz\xc4\x83 \xc3\xaen func\xc8\x9bie de experien\xc8\x9b\xc4\x83. \xc3\x8en acest fel, re\xc8\x9belele neuronale se adapteaz\xc4\x83 la un impuls \xc8\x99i sunt capabile s\xc4\x83 \xc3\xaenve\xc8\x9be. Importan\xc8\x9ba re\xc8\x9belelor neuronale a c\xc4\x83zut o dat\xc4\x83 cu dezvoltarea vectorilor de sprijin \xc8\x99i a clasificatorilor liniare, \xc3\xaens\xc4\x83 a reap\xc4\x83rut la sf\xc3\xa2r\xc8\x99itul anilor 2000, odat\xc4\x83 cu apari\xc8\x9bia \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9b\xc4\x83rii profunde.\n_START_SECTION_\nMa\xc8\x99ini cu vectori de suport\n_START_PARAGRAPH_\nMVS sunt o serie de metode de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare supravegheat\xc4\x83 folosit at\xc3\xa2t pentru clasificare \xc8\x99i regresie. Algoritmii de MVS folosi un set de exemple de instruire clasificate \xc3\xaen dou\xc4\x83 categorii pentru a construi un model care prezice dac\xc4\x83 un nou exemplu care apar\xc8\x9bine uneia sau alteia din aceste categorii.\n_START_SECTION_\nAlgoritmi de agrupare\n_START_PARAGRAPH_\nAnaliza de agrupare (clustering \xc3\xaen engleza) este clasificarea de observa\xc8\x9bii \xc3\xaen sub-grupuri - clusters - astfel \xc3\xaenc\xc3\xa2t observa\xc8\x9biile \xc3\xaen fiecare grup sunt similare \xc3\xaentre ele \xc3\xaen func\xc8\x9bie de anumite criterii. _NEWLINE_Tehnicile de tip clustering fac diferite inferen\xc8\x9be cu privire la structura datelor; acestea sunt de obicei ghidate de o m\xc4\x83sur\xc4\x83 de asem\xc4\x83nare specific\xc4\x83 \xc8\x99i de un nivel de compactare intern\xc4\x83 (similaritatea dintre membrii unui grup) \xc8\x99i de separarea dintre diferitele grupuri. _NEWLINE_Clustering-ul este o metod\xc4\x83 de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare nu este supravegheat\xc4\x83 \xc8\x99i este o tehnica foarte popular de analiz\xc4\x83 a datelor statistice.\n_START_SECTION_\nRe\xc8\x9bele bayesiene\n_START_PARAGRAPH_\nUn bayesian network, o re\xc8\x9bea de credin\xc8\x9b\xc4\x83 sau model regizat aciclic este un model probabilistic, care reprezint\xc4\x83 un set de variabile de noroc \xc8\x99i independen\xc8\x9ba condi\xc8\x9bionat\xc4\x83 printr-un graf direc\xc8\x9bionat aciclic. O re\xc8\x9bea bayesian\xc4\x83 poate reprezenta, de exemplu, probabilistic rela\xc8\x9bii \xc3\xaentre boli \xc8\x99i simptome. Date anumite simptome, re\xc8\x9beaua poate fi folosit pentru a calcula probabilitatea ca anumite boli sa fie prezente \xc3\xaentr-un organism. Exist\xc4\x83 algoritmi eficien\xc8\x9bi care s\xc4\x83 deducem \xc8\x99i s\xc4\x83 \xc3\xaenve\xc8\x9be folosind acest tip de reprezentare.\n_START_SECTION_\nDistinc\xc8\x9bia \xc3\xaentre \xc3\x8env\xc4\x83\xc8\x9bare supervizat\xc4\x83 \xc8\x99i nesupervizat\xc4\x83\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x8env\xc4\x83\xc8\x9barea supravegheat\xc4\x83 este caracterizat\xc4\x83 prin faptul c\xc4\x83 dispune de informa\xc8\x9bii care specific\xc4\x83 care seturi de date sunt satisf\xc4\x83c\xc4\x83toare \xc3\xaen scopul \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9b\xc4\x83rii. Un exemplu ar putea fi software-ul care recunoa\xc8\x99te dac\xc4\x83 o imagine dat\xc4\x83 este sau nu o imagine a unei fe\xc8\x9be: pentru \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9barea programului ar trebui s\xc4\x83 furniz\xc4\x83m imagini diferite, preciz\xc3\xa2nd \xc3\xaen acest proces dac\xc4\x83 sunt sau nu fe\xc8\x9be._NEWLINE_Cu toate acestea, \xc3\xaen \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9barea nesupravegheat\xc4\x83, programul nu dispune de date care s\xc4\x83 defineasc\xc4\x83 ce informa\xc8\x9bii sunt satisf\xc4\x83c\xc4\x83toare sau nu. Obiectivul principal al acestor programe este, de obicei, acela de a g\xc4\x83si modele care s\xc4\x83 permit\xc4\x83 separarea \xc8\x99i clasificarea datelor \xc3\xaen diferite grupuri, \xc3\xaen func\xc8\x9bie de atributele acestora. \xc3\x8en urma exemplului anterior, un program de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare nesupravegheat nu ne-ar putea spune dac\xc4\x83 o imagine dat\xc4\x83 este o fa\xc8\x9b\xc4\x83 sau nu, dar ar putea, de exemplu, s\xc4\x83 clasifice imaginile printre cele care con\xc8\x9bin fe\xc8\x9be umane, animale sau cele care nu con\xc8\x9bin. Informa\xc8\x9biile ob\xc8\x9binute printr-un algoritm de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare nesupravegheat trebuie interpretate ulterior de o persoan\xc4\x83 pentru a le da utilitate.\n_START_SECTION_\nIstoria \xc8\x99i rela\xc8\x9bia cu alte teme\n_START_PARAGRAPH_\n\xc3\x8env\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83 s-a n\xc4\x83scut din c\xc4\x83utarea de inteligen\xc8\x9ba artificial\xc4\x83. Deja \xc3\xaen primele zile ale AI-ului ca disciplin\xc4\x83 academic\xc4\x83, unii cercet\xc4\x83tori au fost interesa\xc8\x9bi \xc3\xaen a face ma\xc8\x99ini cu puterea de a \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bat. Au \xc3\xaencercat s\xc4\x83 rezolve problema cu diferite mijloace de metode simbolice, precum \xc8\x99i ceea ce ei au numit \'re\xc8\x9bele neuronale\' pentru c\xc4\x83 au fost \xc3\xaen general percentrones \xc8\x99i alte modele, practic sau bazat pe modele liniare generalizate cum sunt cunoscute \xc3\xaen studiul de statistici.\n_START_SECTION_\nSoftware-ul\n_START_PARAGRAPH_\nMulte limbaje de programare poate fi utilizat pentru a implementa algoritmi de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83. Cele mai populare pentru 2015 au fost R \xc8\x99i Python. R este foarte utilizat \xc3\xaen principal \xc3\xaen domeniul academic, \xc3\xaen timp ce Python este mai popular \xc3\xaen societate privat\xc4\x83. _NEWLINE_Printre pachetele de programe, inclusiv algoritmi de \xc3\xaenv\xc4\x83\xc8\x9bare automat\xc4\x83, sunt urm\xc4\x83toarele:'