Machine Learning: Jedną z ważniejszych funkcji jaką posiadają wytwory technologiczne jest umiejętność uczenia się. Na czym polega uczenie maszynowe i jak może być wykorzystane w biznesie?
Rozwój maszyn sięgnął tak daleko, że powoli zaczynają one przypominać człowieka. Za wyjątkiem posiadania zdrowego rozsądku, a także umiejętności przewidywania konsekwencji swoich działań niewiele odróżnia nas od maszyn.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe polega na technologicznym zapamiętywaniu pewnych wzorców i zachowań, których maszyna już kiedyś „doświadczyła”. Ponadto, dzięki temu możliwa jest także analiza nowych danych, a także szukanie rozwiązań, które sprawdziły się w innych, wcześniej znanych maszynie sytuacjach.
Przydatna w tej sytuacji jest także analiza danych, zwanych Big Data. Dzięki temu człowiek nie musi zajmować się programowaniem, a maszyna samodzielnie dokonuje selekcji informacji i działa według konkretnych schematów. Nie jest to zjawisko proste, ponieważ system Machine Learningu trzeba trenować, aby unikać błędów i sytuacji, które można byłoby przewidzieć wcześniej.
Fundamentem sukcesu w stworzeniu modelu uczenia maszynowego jest odpowiednio duży zbiór dobrej jakości danych. Jeżeli będziemy wykorzystywać do nauki nieodpowiednie jakościowo dane (np. odczyty tylko z uszkodzonych czujników, dane wpisane w nieprawidłowe pola formularzy), otrzymamy błędny model – mówi Jakub Kułak, Head of Data analytics & AI Practice w Chmurze Krajowej.
Machine Learning a Sztuczna Inteligencja
Z pozoru pojęcia te wydają się być bardzo podobne. Jednak trzeba zaznaczyć tu niewielką, lecz bardzo znaczącą różnicę.
Sztuczna inteligencja posiada zdolność rozpoznawania obrazów, dźwięków, filmów, a nawet tworzenia nowych, niezależnych dzieł.
Uczenie maszynowe również zajmuje się tworzeniem, ale na podstawie analiz danych i konkretnych wyników badań. Co więcej, nie każdy wytwór sztucznej inteligencji musi korzystać z uczenia maszynowego. Zatem nie należy, a wręcz niemożliwe jest stosowanie tych dwóch pojęć zamiennie.
źródło: shutterstock.com
Wykorzystanie w biznesie
Wbrew temu co możemy znaleźć w internecie, Machine Learning nie jest prostym modelem, który łatwo wprowadzić do naszej firmy. Wymaga to od osób zarządzających zdecydowanie dużo cierpliwości i chęci rozwoju. Jednakże w przyszłości na pewno przyniesie to duże korzyści i stanie się narzędziem usprawniającym pracę całej organizacji.
Ułatwieniem w budowie w organizacji kompetencji w obszarze sztucznej inteligencji jest cloud computing. Dostawcy chmur publicznych oferują gotowe komponenty do budowy modeli. Dzięki temu pewne proste założenia można weryfikować, bez pomocy ekspertów od Big Data, a nawet bez pomocy programistów. Analitycy, którzy na co dzień korzystają z takich aplikacji jak Excel czy SAP, również mogą w kilka godzin zbudować prosty model – wyjaśnia ekspert z Chmury Krajowej.
Rosnąca liczba baz danych wręcz wywiera na osobach zarządzających presję wprowadzenie Machine Learningu do modeli biznesowych. Dodatkowo pozwala to znaleźć powiązania pomiędzy poszczególnymi neuronami, co może wygenerować nowe nowe narzędzia i rozwiązania za pomocą istniejących bądź pojawiających się algorytmów.
Dzięki znajomości technik uczenia się maszyn, istnieje możliwość zbudowania lub rozszerzenia ofert branżowych o liczne aplikacje, które rozpoznają obrazy i systemy, które ułatwiają zapamiętywanie na wysokim poziomie, którego mózg ludzki nie jest w stanie prześcignąć.
Dodatkowym atutem wprowadzenia do firmy uczenia maszynowego jest dogłębne zrozumienie potrzeb swoich klientów i próba zrozumienia dokonywanych przez nich wyborów. Pozwala to zatem na ulepszenie ofert branżowych i przewidzenie wyników tychże działań.
Różnego rodzaju rozwiązania sztucznej inteligencji pomagają w automatyzacji procesów w organizacjach. Coraz popularniejsze voiceboty i chatboty usprawniają obsługę klienta w contact center, a computer vision, czyli analiza obrazu, pozwala rozpoznawać usterki maszyn lub procesować faktury bez udziału człowieka – wskazuje Jakub Kułak.
Uczenie nadzorowane
Ten sposób nauki polega na kontroli człowieka nad wprowadzanymi do baz danych informacjami, obrazami itd. Daje to możliwość pozornej kontroli nad maszyną. Podczas uczenia nadzorowanego maszyna nie musi być trenowana, ponieważ uczy się na podstawie podejmowanych prób i ewentualnych błędów. Pozwala to wypracować taki system, który zawsze wskaże jedyne, najlepsze rozwiązanie wypracowane przez system.
źródło: shutterstock.com
Deep Learning Machine – co to takiego?
Głębokie uczenie maszynowe jest zaś próbą zbliżenia percepcji maszyn do funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zdolności Deep Learning, maszyna może w taki sposób połączyć dane pomiędzy neuronami, że jest w stanie lepiej i szybciej zrozumieć pewne zachowania ludzkie, zidentyfikować obrazy, a nawet stworzyć z pozoru kreatywne działania.
Metodę tą, wykorzystuje się najczęściej przy produkcji nowych telefonów komórkowych, które rozpoznają naszą twarz czy obrazy, które znajdują się dookoła nas. Na podobnej zasadzie działają również aplikacje z którymi możemy wchodzić w interakcję, np. aplikacje do nauki języków obcych.
Czytaj więcej:
- AI pomaga w rolnictwie i uczy kolejne pokolenia rolników
- Jak zminimalizować ryzyko związane z wykorzystaniem AI w miejscu pracy?
- Parlament Europejski przyjął nowe przepisy regulujące sztuczną inteligencję