Co to jest uczenie maszynowe?

Nauka o trenowaniu maszyn pod kątem analizowania danych i uczenia się na nich w sposób charakterystyczny dla ludzi.

Co to jest uczenie maszynowe i jak to działa?

Uczenie maszynowe to używanie matematycznych modeli danych w celu ułatwienia komputerowi uczenia się bez bezpośrednich instrukcji. Jest ono traktowane jako podzbiór sztucznej inteligencji. Algorytmy używane w uczeniu maszynowym umożliwiają określanie wzorców w danych. Wzorce te są następnie używane do tworzenia modelu danych, który pozwala przewidywać. Dokładność wyników uczenia maszynowego zwiększa się wraz z upływem czasu i wzrostem ilości danych — podobnie jak u ludzi.

Elastyczność uczenia maszynowego sprawia, że staje się ono świetnym wyborem w scenariuszach, w których dane lub charakter żądania bądź zadania stale się zmieniają, albo w sytuacjach, w których zakodowanie rozwiązania byłoby w praktyce niemożliwe.

Uczenie maszynowe a sztuczna inteligencja

Uczenie maszynowe jest traktowane jako podzbiór sztucznej inteligencji. „Inteligentny” komputer działa tak jak człowiek i może samodzielnie wykonywać zadania. Jednym ze sposobów uczenia komputera naśladowania ludzkiego rozumowania jest użycie sieci neuronowej — serii algorytmów modelowanych na podstawie działania ludzkiego mózgu.

Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna

Uczenie maszynowe jest typem analizy predykcyjnej, ale istotna różnica polega na tym, że jest ono znacznie łatwiejsze do wdrożenia i umożliwia aktualizację w czasie rzeczywistym po uzyskaniu większej ilości danych. Analiza predykcyjna zazwyczaj działa na statycznym zestawie danych, a aktualizacja jej wyników wymaga odświeżenia.

Uczenie maszynowe a uczenie głębokie

Uczenie głębokie to wyspecjalizowana forma uczenia maszynowego, która umożliwia dostarczanie odpowiedzi przy użyciu sieci neuronowych. Uczenie głębokie pozwala automatycznie określać dokładność, umożliwiając klasyfikowanie informacji w sposób charakterystyczny dla ludzkiego mózgu. Jest ono wykorzystywane w niektórych rozwiązaniach sztucznej inteligencji imitującej ludzką.

Korzyści płynące ze stosowania uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe ma wiele zastosowań, których liczba stale się zwiększa. Oto niektóre najważniejsze korzyści dla firm:

Uzyskiwanie istotnych informacji

Uczenie maszynowe ułatwia określanie wzorców lub struktur zarówno w danych strukturalnych, jak i danych niestrukturalnych, co pomaga rozpoznawać trendy w danych.

Zwiększanie integralności danych

Uczenie maszynowe doskonale nadaje się do wydobywania danych i po upływie pewnego czasu pozwala poszerzyć możliwości w tej dziedzinie.

Udoskonalanie środowiska użytkownika

Adaptacyjne interfejsy, dopasowana zawartość, czatboty i wirtualni asystenci z obsługą głosu to przykłady optymalizacji środowiska klienta za pomocą uczenia maszynowego.

Zmniejszanie ryzyka

Uczenie maszynowe pozwala nadążać za stale zmieniającymi się taktykami oszustw dzięki monitorowaniu danych i wykrywaniu nowych wzorców w celu przechwytywania podejmowanych prób takich działań.

Przewidywanie zachowań klientów

Uczenie maszynowe umożliwia wydobywanie danych klientów, co ułatwia odkrywanie wzorców i zachowań. To z kolei pozwala optymalizować zalecenia dotyczące produktów i zapewnić najwyższą jakość obsługi klientów.

Niższe koszty

Przy użyciu uczenia maszynowego można znacząco podnieść poziom automatyzacji procesów, co pozwala oszczędzać czas i zasoby, umożliwiając zespołowi skupienie się na najważniejszych zadaniach.

Techniki uczenia maszynowego

W uczeniu maszynowym są używane trzy główne techniki:

Uczenie nadzorowane

Opracowywanie zestawów danych z etykietami lub strukturą — dane pełnią rolę „nauczyciela”, który trenuje maszynę, zwiększając jej zdolności w zakresie przewidywania lub podejmowania decyzji.

Uczenie nienadzorowane

Opracowywanie zestawów danych bez żadnych etykiet ani struktury — grupowanie danych w klastry w celu znajdowania wzorców i relacji.

Uczenie przez wzmacnianie

Zastępując operatora, agent — program komputerowy działający w imieniu kogoś lub na rzecz czegoś — pomaga ustalić wynik na podstawie pętli sprzężenia zwrotnego.

Rozwiązywanie problemów przy użyciu uczenia maszynowego

Poniżej przedstawiono zarys etapów rozwiązywania problemów przy użyciu uczenia maszynowego:

Krok 1. Zbieranie i przygotowywanie danych

Po zidentyfikowaniu źródeł danych następuje kompilowanie dostępnych danych. Typ danych może pomóc w ustaleniu, jakich algorytmów uczenia maszynowego można użyć. Przeglądanie danych obejmuje wykrywanie anomalii, opracowywanie struktury i rozwiązywanie problemów z integralnością danych.

Krok 2. Trenowanie modelu

Przygotowane dane są dzielone na dwie grupy: zestaw treningowy i zestaw testowy. Zestaw treningowy obejmuje dużą część danych, używaną do dostosowywania modeli pod kątem najwyższej dokładności.

Krok 3. Walidacja modelu

Gdy wszystko jest gotowe do wybrania końcowego modelu danych, następuje ocena wydajności i dokładności przy użyciu zestawu testowego.

Krok 4. Interpretacja wyników

Na podstawie danych wynikowych można uzyskiwać istotne informacje, wyciągać wnioski i prognozować wyniki.

Możliwości uczenia maszynowego

Przewidywanie wartości

Algorytmy regresji pomagają identyfikować przyczynę i skutek w zmiennych, umożliwiając utworzenie modelu na podstawie wartości, które są następnie używane do prognozowania. Analizy oparte na regresji pomagają przewidywać przyszłość, co ułatwia prognozowanie popytu na produkty, wielkości sprzedaży lub wyników kampanii.

Rozpoznawanie nietypowych wystąpień

Algorytmy wykrywania anomalii umożliwiają wskazywanie danych znajdujących się poza przewidywaną normą i są często używane do wykrywania potencjalnego ryzyka. Uczenie maszynowe można na przykład stosować do rozwiązywania problemów dotyczących usterek sprzętowych, wad konstrukcyjnych, błędów w tekście i przypadków oszustw.

Znajdowanie struktury

Uczenie maszynowe często rozpoczyna się od stosowania algorytmów klastrowania, które pozwalają określić podstawową strukturę zestawu danych. Klastrowanie umożliwia kategoryzowanie typowych elementów i jest często używane w segmentacji rynku, dostarczając istotnych informacji, które ułatwiają wybieranie ceny i przewidywanie preferencji klientów.

Przewidywanie kategorii

Algorytmy klasyfikacji pomagają określić poprawną kategorię informacji. Klasyfikacja jest podobna do klastrowania, ale stosuje się ją w uczeniu nadzorowanym, gdzie przypisane są wstępnie zdefiniowane etykiety.

Krótkie podsumowanie podstawowych algorytmów uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego umożliwiają identyfikowanie wzorców w danych, co ułatwia analitykom danych rozwiązywanie problemów. Algorytmy uczenia maszynowego mogą przewidywać wartości, rozpoznawać nietypowe wystąpienia, określać strukturę i tworzyć kategorie. Używane są różne algorytmy w zależności od typu danych i oczekiwanego wyniku. Algorytmy są zazwyczaj grupowane według techniki (uczenie nadzorowane i nienadzorowane lub uczenie przez wzmacnianie) albo według rodziny (np. klasyfikacja, regresja i klastrowanie).

Zastosowanie uczenia maszynowego w różnych branżach

Przedsiębiorstwa z wielu branż wykorzystują uczenie maszynowe na różne sposoby. Oto wybrane przykłady wpływu uczenia maszynowego w najważniejszych sektorach:

Bankowość i finanse

Uczenie maszynowe wnosi ogromną wartość dodaną w kontekstach finansowych, przede wszystkim w zarządzaniu ryzykiem i zapobieganiu oszustwom.

Służba zdrowia

Możliwości usprawnienia opieki nad pacjentami za pomocą uczenia maszynowego są szerokie. Niektóre z nich to narzędzia diagnostyczne, monitorowanie pacjentów i przewidywanie ognisk chorób.

Transport

Wykrywanie anomalii w ruchu, optymalizacja tras dostaw i samochody samosterujące to przykłady pozytywnych zmian w transporcie związanych z zastosowaniem uczenia maszynowego.

Obsługa klientów

Przykładowe zastosowania uczenia maszynowego w sektorze obsługi klientów obejmują odpowiadanie na pytania, ustalanie oczekiwań klientów i zapewnianie pomocy wirtualnej.

Retail

Uczenie maszynowe ułatwia sprzedawcom analizowanie wzorców zakupowych, optymalizowanie ofert i cen oraz podnoszenie jakości obsługi klientów za pomocą danych.

Rolnictwo

Przykładowe sposoby udoskonalania rolnictwa przy użyciu uczenia maszynowego obejmują opracowywanie robotów umożliwiających uzupełnianie braków kadrowych, diagnozowanie chorób roślin i monitorowanie kondycji gleby. Obejrzyj ten film wideo, aby zapoznać się z przykładem, w którym uczenie maszynowe pomogło rolnikom zwiększyć plony o 30%.

Czego oczekiwać od platformy uczenia maszynowego

Wybierając platformę uczenia maszynowego w chmurze, należy szukać rozwiązania z następującymi funkcjami:

Przetwarzanie w chmurze

Łatwa w konfigurowaniu i wdrażaniu chmura doskonale nadaje się do obsługi obciążeń o różnych rozmiarach, umożliwiając łączenie źródeł danych i skalowanie na żądanie bez konieczności dysponowania zaawansowaną wiedzą.

Dostępne środowisko deweloperskie

Idealna platforma udostępnia opcje tworzenia na wszystkich poziomach umiejętności. Powinna ona ułatwiać czerpanie korzyści z uczenia maszynowego, niezależnie od tego, czy intensywnie pracujesz z kodem, czy wolisz zautomatyzowane narzędzia i interfejsy typu „przeciągnij i upuść”, które nie wymagają umiejętności pisania kodu.

Wbudowana obsługa popularnych platform

Szukaj platformy, która pozwoli Ci korzystać ze znanych i lubianych narzędzi, takich jak ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn lub TensorFlow.

Bezpieczeństwo klasy korporacyjnej

Szukaj platformy oferującej zabezpieczenia, mechanizmy kontroli oraz funkcje nadzoru na poziomie przedsiębiorstwa, które ułatwiają ochronę infrastruktury.

Szybsze wprowadzanie modeli uczenia maszynowego na rynek

Uprość tworzenie i wdrażanie modeli dzięki automatycznym funkcjom uczenia maszynowego niewymagającym użycia kodu, obsłudze narzędzi typu „open source” i niezawodnej usłudze DevOps dla uczenia maszynowego.