ΠΑΠΑΔΟΠΟΥΛΟΣ ΚΥΡΙΑΚΟΣ

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χωρίζονται γενικά σε τρεις κατηγορίες: επιβλεπόμενη μάθηση (supervised learning), μη επιβλεπόμενη μάθηση (unsupervised learning) και ενισχυτική μάθηση (reinforcement learning). Παρακάτω είναι μερικοί σημαντικοί αλγόριθμοι από κάθε κατηγορία:

1. Επιβλεπόμενη Μάθηση

Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούν δεδομένα με ετικέτες για να μάθουν τη συσχέτιση μεταξύ των χαρακτηριστικών και της εξόδου.

• Γραμμική Παλινδρόμηση (Linear Regression): Κατάλληλος για πρόβλεψη συνεχών τιμών.
• Λογιστική Παλινδρόμηση (Logistic Regression): Χρησιμοποιείται για δυαδική ταξινόμηση (π.χ., ναι/όχι).
• Δέντρα Απόφασης (Decision Trees): Μοντέλα βασισμένα σε δέντρα για ταξινόμηση ή παλινδρόμηση.
• Τυχαία Δάση (Random Forests): Συνδυασμός πολλών δέντρων απόφασης για βελτίωση της ακρίβειας.
• Υποστήριξη Διανυσματικών Μηχανών (Support Vector Machines – SVM): Χρησιμοποιείται για προβλήματα ταξινόμησης και παλινδρόμησης.
• Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks): Κατάλληλα για πολύπλοκα προβλήματα (π.χ., εικόνες, φωνή).

2. Μη Επιβλεπόμενη Μάθηση

Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται όταν τα δεδομένα δεν έχουν ετικέτες.

• Ομαδοποίηση K-Μέσων (K-Means Clustering): Διαχωρίζει δεδομένα σε ομάδες βασισμένες σε ομοιότητες.
• Ιεραρχική Ομαδοποίηση (Hierarchical Clustering): Δημιουργεί δέντρα που αναπαριστούν την ιεραρχία δεδομένων.
• Αναλύσεις Κύριων Συνιστωσών (Principal Component Analysis – PCA): Μειώνει τη διάσταση των δεδομένων.
• Ανάλυση Ιδιοδεσμών (Singular Value Decomposition – SVD): Χρησιμοποιείται για συστάσεις και μειώσεις διάστασης.
• Αυτοκωδικοποιητές (Autoencoders): Νευρωνικά δίκτυα για συμπίεση και αναπαράσταση δεδομένων.

3. Ενισχυτική Μάθηση

Αυτή η κατηγορία περιλαμβάνει αλγόριθμους που μαθαίνουν μέσω ενίσχυσης (επιβράβευση/τιμωρία).

• Q-Learning: Αλγόριθμος βασισμένος σε πίνακες Q για εύρεση της καλύτερης στρατηγικής.
• Deep Q-Networks (DQN): Συνδυασμός Q-Learning με νευρωνικά δίκτυα.
• Policy Gradient Methods: Εστιάζουν στην άμεση εκτίμηση της στρατηγικής.
• Proximal Policy Optimization (PPO): Ένας σύγχρονος αλγόριθμος ενισχυτικής μάθησης για σύνθετα προβλήματα.

Εφαρμογές για Κάθε Κατηγορία

• Επιβλεπόμενη Μάθηση: Πρόβλεψη τιμών ακινήτων, ανίχνευση απάτης.
• Μη Επιβλεπόμενη Μάθηση: Συστάσεις προϊόντων, ανάλυση δεδομένων.
• Ενισχυτική Μάθηση: Εκπαίδευση ρομπότ, παιχνίδια στρατηγικής.

Καλωσήρθατε στο Blogs.sch.gr. Αυτό είναι το πρώτο σας άρθρο.

Στις αρχές του 1991, η Sun αναζητούσε το κατάλληλο εργαλείο για να αποτελέσει την πλατφόρμα ανάπτυξης λογισμικού σε μικρο-συσκευές (έξυπνες οικιακές συσκευές έως πολύπλοκα συστήματα παραγωγής γραφικών). Τα εργαλεία της εποχής ήταν γλώσσες όπως η C++ και η C. Μετά από διάφορους πειραματισμούς προέκυψε το συμπέρασμα ότι οι υπάρχουσες γλώσσες δεν μπορούσαν να καλύψουν τις ανάγκες τους. Ο “πατέρας” της Java, James Gosling, που εργαζόταν εκείνη την εποχή για την Sun, έκανε ήδη πειραματισμούς πάνω στη C++ και είχε παρουσιάσει κατά καιρούς κάποιες πειραματικές γλώσσες (C++ ++,που μετέπειτα ονομάστηκε C# ) ως πρότυπα για το νέο εργαλείο που αναζητούσαν στην Sun. Τελικά μετά από λίγο καιρό κατέληξαν με μια πρόταση για το επιτελείο της εταιρίας, η οποία ήταν η γλώσσα Oak. Το όνομά της το πήρε από το ομώνυμο δένδρο (βελανιδιά) το οποίο ο Gosling είχε έξω από το γραφείο του και έβλεπε κάθε μέρα.

Από την Oak στη Java

H Oak ήταν μία γλώσσα που διατηρούσε μεγάλη συγγένεια με την C++. Παρόλα αυτά είχε πολύ πιο έντονο αντικειμενοστρεφή (object oriented) χαρακτήρα σε σχέση με την C++ και χαρακτηριζόταν για την απλότητα της. Σύντομα οι υπεύθυνοι ανάπτυξης της νέας γλώσσας ανακάλυψαν ότι το όνομα Oak ήταν ήδη κατοχυρωμένο οπότε κατά την διάρκεια μιας εκ των πολλών συναντήσεων σε κάποιο τοπικό καφέ αποφάσισαν να μετονομάσουν το νέο τους δημιούργημα σε Java που εκτός των άλλων ήταν το όνομα της αγαπημένης ποικιλίας καφέ για τους δημιουργούς της. Η επίσημη εμφάνιση της Java αλλα και του HotJava (πλοηγός με υποστήριξη Java) στη βιομηχανία της πληροφορικής έγινε το Μάρτιο του 1995 όταν η Sun την ανακοίνωσε στο συνέδριο Sun World 1995. Ο πρώτος μεταγλωττιστής (compiler) της ήταν γραμμένος στη γλώσσα C από τον James Gosling. Το 1994, ο A.Van Hoff ξαναγράφει τον μεταγλωττιστή της γλώσσας σε Java, ενώ το Δεκέμβριο του 1995 πρώτες οι IBM, Borland, Mitsubishi Electronics, Sybase και Symantec ανακοινώνουν σχέδια να χρησιμοποιήσουν τη Java για την δημιουργία λογισμικού. Από εκεί και πέρα η Java ακολουθεί μία ανοδική πορεία και είναι πλέον μία από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες στον χώρο της πληροφορικής. .

Η ιστορία της μηχανικής μάθησης (Machine Learning) είναι άρρηκτα συνδεδεμένη με την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης (AI), της στατιστικής, και της επιστήμης υπολογιστών. Ακολουθεί μια χρονολογική επισκόπηση της εξέλιξής της:

1. Πρώιμα Βήματα (1940-1960)

Η ιδέα των μηχανών που μπορούν να μάθουν προέκυψε με την ανάπτυξη των πρώτων υπολογιστικών συστημάτων:

• 1943:
  Ο Warren McCulloch και ο Walter Pitts δημοσίευσαν ένα άρθρο για τα πρώτα μαθηματικά μοντέλα νευρώνων, δημιουργώντας τις βάσεις για τα νευρωνικά δίκτυα.
• 1950:
  Ο Alan Turing πρότεινε το Turing Test για την αξιολόγηση της “ευφυΐας” μιας μηχανής. Επίσης, ανέπτυξε ιδέες για μηχανές που μαθαίνουν.
• 1957:
  Ο Frank Rosenblatt ανέπτυξε το Perceptron, το πρώτο απλό νευρωνικό δίκτυο που μπορούσε να μαθαίνει βάσει δεδομένων.

2. Ανάπτυξη Θεωρίας (1960-1980)

Η έμφαση στράφηκε στην ανάπτυξη αλγορίθμων και θεωριών:

• 1960s:
  Εμφανίζονται τα πρώτα μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης και ομαδοποίησης. Η έννοια του ενισχυτικού μαθησιακού προτύπου (Reinforcement Learning) παίρνει μορφή.
• 1967:
  Ο αλγόριθμος Nearest Neighbor παρουσιάζεται, ανοίγοντας το δρόμο για ταξινόμηση.
• 1970s:
  Τα πρώτα δέντρα απόφασης (Decision Trees) χρησιμοποιούνται στην ανάλυση δεδομένων.

3. Περίοδος Στασιμότητας (AI Winter, 1980-1990)

Η ανάπτυξη της μηχανικής μάθησης επιβραδύνθηκε, κυρίως λόγω περιορισμών στους υπολογιστικούς πόρους και απογοήτευσης από μη ρεαλιστικές προσδοκίες.

• 1980:
  Επανεμφανίζεται το ενδιαφέρον για τα νευρωνικά δίκτυα με την εισαγωγή της τεχνικής του backpropagation από τους Rumelhart, Hinton, και Williams.

4. Αναγέννηση και Εξέλιξη (1990-2010)

Η μηχανική μάθηση αρχίζει να συνδυάζει στατιστική και υπολογιστική ισχύ, οδηγώντας σε σημαντικές προόδους:

• 1995:
  Ο Vladimir Vapnik εισάγει τη Support Vector Machine (SVM), έναν ισχυρό αλγόριθμο για ταξινόμηση.
• 1997:
  Η Google και άλλες εταιρείες αρχίζουν να χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση για μηχανές αναζήτησης.
• 2006:
  Ο Geoffrey Hinton προωθεί την έννοια του Deep Learning και την εφαρμογή βαθιών νευρωνικών δικτύων.

5. Σύγχρονη Εποχή (2010-Σήμερα)

Η μηχανική μάθηση καθιερώνεται ως θεμέλιο της τεχνητής νοημοσύνης, με την πρόοδο σε υπολογιστική ισχύ και δεδομένα:

• 2012:
  Το AlexNet, ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο, κερδίζει τον διαγωνισμό ImageNet, επιβεβαιώνοντας τη δύναμη του Deep Learning.
• 2014:
  Οι αλγόριθμοι GANs (Generative Adversarial Networks) εισάγονται από τον Ian Goodfellow, ανοίγοντας νέους δρόμους στη δημιουργική μηχανική μάθηση.
• 2017:
  Η Google παρουσιάζει τον αλγόριθμο Transformer, τη βάση για μοντέλα όπως το GPT (γεννήτρια προεκπαίδευσης).
• Σήμερα:
  Η μηχανική μάθηση εφαρμόζεται σε αμέτρητους τομείς, όπως η υγεία, η οικονομία, η ρομποτική, και τα αυτόνομα οχήματα.

Μελλοντικές Προοπτικές

Με την ανάπτυξη νέων τεχνικών και πιο ισχυρών υπολογιστικών πόρων, η μηχανική μάθηση συνεχίζει να εξελίσσεται. Ειδικότερα, το πεδίο της ενισχυτικής μάθησης και της γενικής τεχνητής νοημοσύνης (AGI) είναι περιοχές έντονου ενδιαφέροντος.

https://www.youtube.com/watch?v=eSj80Zr6TEE&ab_channel=365DataScience

Τεχνητή Νοημοσύνη

Λήψη αρχείου

Η C++ (C Plus Plus, ελληνική προφ. Σι Πλας Πλας, είναι μια γενικού σκοπού γλώσσα προγραμματισμού Η/Υ. Θεωρείται μέσου επιπέδου γλώσσα, καθώς περιλαμβάνει έναν συνδυασμό χαρακτηριστικών από γλώσσες υψηλού και χαμηλού επιπέδου. Είναι μια μεταγλωττιζόμενη γλώσσα πολλαπλών παραδειγμάτων, με τύπους. Υποστηρίζει δομημένο, αντικειμενοστρεφή και γενικό προγραμματισμό.

Η γλώσσα αναπτύχθηκε από τον Μπιάρνε Στρούστρουπ το 1979 στα εργαστήρια Bell της AT&T, ως βελτίωση της ήδη υπάρχουσας γλώσσας προγραμματισμού C, και αρχικά ονομάστηκε “C with Classes”, δηλαδή C με Κλάσεις. Μετονομάστηκε σε C++ το 1983. Οι βελτιώσεις ξεκίνησαν με την προσθήκη κλάσεων, και ακολούθησαν, μεταξύ άλλων, εικονικές συναρτήσεις, υπερφόρτωση τελεστών, πολλαπλή κληρονομικότητα, πρότυπα κ.α.