Razem: 0,00 zł
Czym jest Machine Learning?
O uczeniu maszynowym mówi i pisze się w ostatnich latach naprawdę wiele – i to zarówno w pozytywnym, jak i negatywnym kontekście. Możliwości, jakie niesie za sobą sztuczna inteligencja często prezentowane są jako potencjalne zagrożenie dla wielu miejsc pracy. Z drugiej jednak strony ML skutecznie zmienia sposób działania wielu sektorów gospodarki, podnosi skuteczność podejmowanych decyzji, wspiera medycynę i chroni przed licznymi zagrożeniami. Czym jest machine learning i jak jest dziś wykorzystywane? Jak wdrożyć model uczenia maszynowego w swojej organizacji?
Co to jest Machine Learning (ML)?
Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to gałąź sztucznej inteligencji poświęcona algorytmom, które, podobnie jak ludzie, uczą się poprzez doświadczanie. Dzięki stałej ekspozycji na dane i ich eksploracji algorytmy nie tylko rekomendują najlepsze rozwiązania dla zadanych problemów, ale również je zapamiętują i wykorzystują tę wiedzę przy analizie kolejnych przypadków. W rezultacie nieustannie doskonalą swój sposób działania i zwiększają precyzję i dokładność. By jednak stworzony model ML działał poprawnie i generował wartość dodaną, należy go odpowiednio zaprojektować i wykorzystać do tego celu odpowiedni zestaw danych – są to tzw. dane uczące. To na ich podstawie model będzie w przyszłości prognozował konkretne zdarzenia czy właściwie klasyfikował dane, które będą go zasilały.
Metody uczenia maszynowego
Wyróżnia się kilka metod uczenia maszynowego:
Uczenie nadzorowane
Nadzorowane uczenie maszynowe zakłada wykorzystanie do uczenia algorytmów zbiorów danych z etykietami. Innymi słowy model otrzymuje na wejściu zestaw danych i dokładnie wie, jaka jest pożądana odpowiedź nadzorcy. Po zapoznaniu się z danymi model powinien być w stanie właściwie klasyfikować dane, na które zostanie wyeksponowany i dostarczać konkretne wartości biznesowe – np. odróżniać wartościowe wiadomości od SPAM-u.
Uczenie nienadzorowane
Nienadzorowane uczenie maszynowe jest przeciwieństwem uczenia nadzorowanego, co oznacza, że nie zakłada wykorzystania zbiorów danych z etykietami. Zadaniem algorytmu jest tym samym samodzielne wykrycie pewnych zależności wzorców czy elementów wspólnych i na tej podstawie dokonanie właściwej klasyfikacji
Uczenie przez wzmacnianie
Uczenie przez wzmacnianie to model uczenia maszynowego, który zamiast przygotowania zestawu danych uczących przygotowuje dla modelu środowisko, z którego ten zbiera je automatycznie. Uczy się metodą prób i błędów i wzmacnia za każdym razem, gdy uda mu się znaleźć właściwą sekwencję decyzji.
Uczenie maszynowe – przykłady zastosowania
Uczenie maszynowe pozwala rozwijać technologie jutra. Doskonałym przykładem są chociażby autonomiczne pojazdy, które są nie tylko zdolne do tego, by bezpiecznie poruszać się po ulicach, ale również uczyć się i dostosowywać do zmieniających warunków atmosferycznych czy sytuacji na drodze. Dzięki ML tworzone są również roboty czy wirtualni asystenci, którzy potrafią rozpoznawać ludzką mowę, odpowiadać na najróżniejsze pytania, a także sterować inteligentnymi urządzeniami w naszych domach i mieszkaniach.
Machine learning już dziś powszechnie stosowany jest w wielu dużych organizacjach przy automatyzacji powtarzalnych czynności. Mowa chociażby o odczytywaniu danych ze skanowanych dokumentów (np. faktur) i wprowadzaniu ich do firmowych systemów. Ta żmudna i powtarzalna praca pochłania wiele czasu licznych zespołów i co istotne niesie za sobą ryzyko ludzkiego błędu. Odpowiednio przeszkolony model zapewnia wysoką precyzję działania, jest niezwykle szybki i – co ważne z punktu widzenia zarządzających – nie potrzebuje przerw ani urlopów. Uczenie maszynowe w dużych organizacjach wspiera również zarządzanie ryzykiem, identyfikowanie fraudów, a nawet skuteczną walkę z cyberzagrożeniami.
Wspomnieć warto również o wszelkiego rodzaju serwisach streamingowych z muzyką czy filmami – uczenie maszynowe wspiera m. in. ich silniki rekomendacyjne. Na podstawie dotychczasowej historii odtworzeń i innych informacji na temat preferencji użytkownika, model sugeruje kolejne utwory, które mają spore szanse na to, by spotkać się z jego zainteresowaniem.
Machine learning wspiera również hotelowe silniki rezerwacyjne, automatycznie dostosowując ceny do zmieniającego się w czasie popytu, a także działania marketingowe np. linii lotniczych, które dzięki uczeniu maszynowemu z odpowiednim wyprzedzeniem kierują do klientów oferty, które mają szansę spotkać się z ich zainteresowaniem. Przewidują nie tylko prawdopodobieństwo chęci skorzystania z oferty, ale również kierują ją do klienta w czasie, który odpowiada schematom jego postępowania z przeszłości.
Przykładów działania ML w codziennym życiu jest naprawdę sporo. To dzięki uczeniu maszynowemu możemy dziś korzystać z translatorów, które nie tylko zapewniają wysoką precyzje tłumaczenia, ale również są w stanie odczytać wprowadzoną treść w wybranym języku. Uczenie maszynowe chroni nas również przed niechcianymi wiadomościami mailowymi, skutecznie kategoryzując je jako SPAM, a także sprawia, że reklamy, które wyświetlają się przed naszymi oczami podczas przeglądania Internetu są coraz precyzyjniej dopasowane do kontekstu naszego wyszukiwania czy tematyki czytanego w danym momencie artykułu.
W jaki sposób wdrożyć uczenie maszynowe?
Wdrożenie uczenia maszynowego w organizacji nie jest wcale prostym zadaniem. Paliwem dla sztucznej inteligencji są dane, więc pierwszym krokiem niewątpliwie powinno być wdrożenie w firmie właściwej kultury danych. Ich właściwe zbieranie i katalogowanie istotnie ułatwia wykorzystanie różnych metod zaawansowanej analityki. Zadanie to wymaga również odpowiednich kompetencji, więc warto pomyśleć o zatrudnieniu odpowiednich specjalistów lub skorzystaniu z pomocy zewnętrznych konsultantów.
Niezwykle istotnym aspektem jest również infrastruktura systemowa. Przetwarzanie ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym wymaga właściwej mocy obliczeniowej. NVIDIA umożliwia wykorzystanie sztucznej inteligencji dzięki zoptymalizowanemu pod kątem GPU serwerom AI i HPC. Idealnym przykładem będą karty grafincze oparte na architekturze Hopper oraz Ampere.