Firmy coraz chętniej wykorzystują rosnące możliwości w zakresie przetwarzania danych celem zwiększenia wydajności i konkurencyjności oraz poprawy wyników sprzedaży. Wiele z nich – od startupów po duże firmy – już teraz korzysta z zaawansowanych technik statystycznych do analizy dużych zestawów danych celem zidentyfikowania ważnych zależności biznesowych. Pozwala im to zwiększać zyski i stale się rozwijać.
Stosują do tych celów takie techniki jak modelowanie predykcyjne, symulacja, optymalizacja, planowanie scenariuszy i eksploracja danych, często angażując w ich ramach uczenie maszynowe (ML). To właśnie ono pomaga firmom zrozumieć zachowania klientów oraz ich wzorce operacyjne. Spora część procesów biznesowych dzisiejszych gigantów technologicznych, takich jak Meta, Google, czy Uber, skupia się właśnie wokół uczenia maszynowego. Dla wielu organizacji, pozyskiwane za jego pośrednictwem insighty stały się kluczowym sposobem na podtrzymanie konkurencyjności.
Czym tak właściwie jest uczenie maszynowe i w jaki sposób działa? W naszym artykule znajdziesz wszystkie niezbędne informacje odnośnie tej gałęzi sztucznej inteligencji.
Uczenie maszynowe (ML) jest podtypem sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia komputerom uczenie się na podstawie danych, czyli rozpoznawanie schematów, predykcja danych wyjściowych i poprawa jakości predykcji na podstawie “doświadczeń” (czyli sumy błędów będących różnicą między predykcją modelu a danymi wzorcowymi). Aplikacje oparte na uczeniu maszynowym uczą się i mogą być stale udoskonalane na podstawie nowych danych.
Uczenie maszynowe wykorzystuje algorytmy do wykrywania zależności między zmiennymi. W procesie uczenia się, algorytmy ML stale się ulepszają, jeśli tylko są do niego użyte dobrej jakości dane treningowe.
Wraz z rozwojem takich technologii i metod jak Big Data, Internet Rzeczy, oraz usługi chmurowe, uczenie maszynowe stało się ważnym sposobem na rozwiązywanie problemów na różnych polach, uwzględniając między innymi:
– Finanse obliczeniowe (ocena kredytowa, handel algorytmiczny),
– Widzenie komputerowe (rozpoznawanie twarzy, wykrywanie ruchu, wykrywanie obiektów),
– Bioinformatykę (sekwencjonowanie DNA, wykrywanie guzów mózgu, tworzenie nowych leków),
– Automotive i produkcję (konserwacja predykcyjna),
– Przetwarzanie języka naturalnego (rozpoznawanie głosu, asystenci wirtualni, czat boty, ChatGPT).
U podłoża gałęzi sztucznej inteligencji, jaką jest uczenie maszynowe leżą modele interakcji neuronów, wdrożone przez Donalda Hebba w książce „Organizacja zachowań”opublikowanej w 1949 roku. Ukuta w niej Reguła Hebba zakłada, że połączenia neuronów aktywnych w tym samym czasie się wzmacniają.
Następnie, w latach 50, pracujący dla IBM Arthur Samuel stworzył komputerowe warcaby. Stworzony przez niego model był w stanie rozgrywać partie z mistrzami świata. O następnym ruchu w programie decydował algorytm min-max. Samuel stworzył wiele technik, aby ulepszyć swój program. Ucząc się „na pamięć’, jego algorytm łączył wartości funkcji nagrody ze wszystkimi zaobserwowanymi pozycjami. To właśnie Arthur Samuel w 1952 roku ukuł termin uczenie maszynowe.
Kilka lat później, w Cornell Aeronautical Laboratory, Frank Rosenblatt połączył model interakcji komórek mózgu Donalda Hebba i wyniki badań Arthura Samuela w obszarze uczenia maszynowego, tworząc w ten sposób perceptron, czyli najprostszą sieć neuronową. Perceptrony były nie programami, a maszynami. Perceptron Mark 1 był rozpoznającym obrazy komputerem, który wykorzystywał oprogramowanie IBM 704.
Niemniej jednak neuro-komputer nie sprostał pokładanym w nim oczekiwaniom. Rozwój projektu utknął w miejscu, ponieważ system nie był w stanie identyfikować wizualnych schematów, np. twarzy.
Opracowanie algorytmów typu „najbliższy sąsiad” (ang. nearest neighbor) zapoczątkowało rozwój metody określanej mianem rozpoznawania wzorców. Była ona jedną z pierwszych, która rozwiązała tzw. problem komiwojażera (ang. travelling salesman problem) – zagadnienie optymalizacyjne, w którym dąży się do znalezienia optymalnej drogi, łączącej wszystkie miasta, które sprzedawca ma odwiedzić.
Wielowarstwowość nadała nowy kierunek badaniom sieci neuronowych w latach sześćdziesiątych dwudziestego wieku. Dwie warstwy (lub więcej) dostarczają znacznie większy potencjał obliczeniowy niż pojedyncza warstwa. Po wprowadzeniu warstw do perceptronu, zaczęto tworzyć nowe sieci neuronowe, jak na przykład wielowarstwowe jednokierunkowe sieci neuronowe.
Odkryta w latach siedemdziesiątych propagacja wsteczna była kolejnym przełomem, umożliwiając sieci neuronowej dostosowywać ukrytą warstwę neuronów do nowych warunków. Strona odbiorcza przetwarza błąd i przesyła go z powrotem do warstw sieci w celach uczenia. Propagacja wsteczna wykorzystywana jest do trenowania głębokich sieci neuronowych.
Warstwy ukryte umożliwiają sztucznym sieciom neuronowym (ang. artificial neural networks, ANNs) wykonywanie bardziej skomplikowanych zadań niż te, którymi są w stanie sprostać perceptrony. Sztuczne sieci neuronowe to kluczowe komponenty uczenia maszynowego. Składają się one z warstwy wejściowej, wyjściowej i ukrytych warstw, które są w stanie identyfikować schematy zbyt skomplikowane dla człowieka.
W historii rozwoju sztucznej inteligencji można wyróżnić dwa dłuższe okresy zastoju – pierwszy między 1974 a 1980 rokiem, a drugi między 1987 a 1993. Tzw. zima AI (termin nawiązuje do nuklearnej zimy) to okres, w którym spadło zainteresowanie sztuczną inteligencją oraz skurczyły się możliwości finansowania badań w tym obszarze. W całym cyklu rozwoju AI fazy ogólnego entuzjazmu były przeplatane momentami rozczarowania i krytyki, a obecnie sztuczna inteligencja znowu przeżywa boom.
Model sieci neuronowej stworzony przez Jürgena Schmidhubera i Seppa Hochreitera w 1997 roku, czyli long short-term memory (LSTM), jest dziś jednym z najpowszechniejszych algorytmów w obszarze rozpoznawania mowy.
Mowa wymaga zapamiętania tysięcy dyskretnych kroków, których model LSTM może się nauczyć. Pamięć długotrwała przewyższyła systemy rozpoznawania głosu w 2007 roku.
Od momentu powstania LSTM, pojawiło się wiele systemów rozpoznawania głosu, w tym m.in.:
– Google Speech Recognition – jeden z najpowszechniej stosowanych systemów rozpoznawania mowy, wykorzystywany na potrzeby Asystenta Google, Tłumacza Google oraz Google Voice Search. Wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do rozpoznawania mowy w wielu różnych językach.
– Alexa – inteligentny asystent stworzony przez firmę Amazon wykorzystuje automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) do przetwarzania komend głosowych. Alexa bazuje na zestawie algorytmów NLP i uczenia głębokiego, co pozwala jej skutecznie rozumie i interpretować mówiony język.
– Siri – wirtualny asystent stworzony przez Apple również korzysta z rozpoznawania głosu, aby rozumieć i wykonywać komendy użytkowników. Siri bazuje na algorytmach uczenia maszynowego i NLP celem rozpoznawania mowy oraz identyfikacji zamiarów użytkownika.
Cortana – wirtualny asystent stworzony przez Microsoft wykorzystuje rozpoznawanie mowy i NLP do interakcji z użytkownikami. Podobnie jak Alexa, stosuje w tym celu algorytmy uczenia głębokiego.
– IBM Watson – potężny system obliczeniowy stworzony przez IBM wykorzystuje rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego oraz uczenie maszynowe do przetwarzania i analizy nieustrukturyzowanych danych, uwzględniając mowę. Wykorzystuje się go w aplikacjach z różnych obszarów, jak ochrona zdrowia, finanse czy obsługa klienta.
Podane tutaj informacje dotyczące modelu LSTM i jego zdolnościach przetwarzania mowy są dobrze udokumentowane w wielu źródłach. Potwierdza je np. ten artykuł opublikowany ponad dwie dekady temu. Również badania Gravesa (Graves/Schmidhuber, Graves/ Mohamed/Hinton) zgłębiają zagadnienie wykorzystania LSTM w przetwarzaniu mowy (George Hinton, co ciekawe, opowiada się dziś przeciw aktualnym badaniom nad sztuczną inteligencją).
W 2006 roku, w ramach National Institute of Standards and Technology Face Recognition Grand Challenge, poddano ewaluacji popularne algorytmy rozpoznawania twarzy takie jak Iris, skany 3D oraz zdjęcia twarzy w wysokiej rozdzielczości.
Nowe algorytmy wykazywały się 10 razy większą dokładnością w porównaniu do algorytmów rozpoznawania twarzy z roku 2002 i 100 razy większą dokładnością niż metody z roku 1995. Dziś niektóre komputery rozpoznają twarze lepiej, niż robią to ludzie, a nawet są w stanie rozróżnić identyczne bliźnięta.
W 2012 roku Google’s X Lab stworzył system uczenia maszynowego, który wyszukiwał filmy z kotami. W 2014 roku powstał z kolei DeepFace, narzędzie stworzone przez Facebooka, które pozwala rozpoznawać osoby na zdjęciach w ten sam sposób, jak robią to ludzie.
Uczenie maszynowe stoi za niektórymi z najważniejszych postępów technologicznych w ostatnich dekadach. Wykorzystywane jest w niezliczonej ilości obszarów, od autonomicznych pojazdów po identyfikację egzoplanet.
Intensywny rozkwit uczenia maszynowego zawdzięczamy rozwojowi wyspecjalizowanych algorytmów, narzędzi analitycznych, rozległych zestawów danych i metod treningowych, jak również coraz większym mocom obliczeniowym udostępnianym przez dostawców usług chmurowych.
Algorytmy uczenia maszynowego można trenować na wiele sposobów, z których każdy ma swoje zalety i wady. Bazując na tych metodach, uczenie maszynowe dzieli się na cztery główne podgrupy:
W tym wariancie, komputery trenuje się na oznakowanych zbiorach danych, a następnie pozwala się im przewidzieć wynik na bazie tego treningu. Parametry wejściowe i wyjściowesą już oznaczone zgodnie z zestawem danych. W rezultacie, maszyna uczy się z wykorzystaniem danych wejściowych i wyjściowych.
Posłużmy się przykładem, w którym wejściowy zestaw danych zawiera zdjęcia papug i gołębi. Najpierw system uczy się rozpoznawać obrazy, które uwzględniają kolor, oczy, kształt i rozmiar papugi oraz gołębia. Po tym treningu, modelowi podsuwa się obraz papugi jako dane wejściowe, aby rozpoznał, co znajduje się na obrazku i przewidział wynik.
Aby wygenerować ostateczną prognozę, wytrenowany komputer analizuje obraz wejściowy pod najróżniejszymi kątami. W nadzorowanym uczeniu maszynowym tak właśnie wygląda proces rozpoznawania obiektów.
Głównym celem tej techniki jest przełożenie danych wejściowych na wyjściowe.
Istnieją dwa rodzaje nadzorowanego uczenia maszynowego:
Algorytmy klasyfikujące – rozwiązują problemy związane z klasyfikacją, wykorzystując w tym celu kategoryzacyjne zmienne wyjściowe, takie jak tak lub nie, prawda lub fałsz, kobieta czy mężczyzna, i tak dalej. Kategoria ta obejmuje między innymi wykrywanie spamu czy filtrowanie maili.
Wśród popularnych metod klasyfikacji można wymienić między innymi lasy losowe (Random Forest), drzewo decyzyjne, regresję logistyczną czy algorytm typu Support Vector Machine.
Algorytmy regresji – rozwiązują problemy regresji, w których zmienne wejściowe i wyjściowe mają linearne zależności. Są one popularne w przewidywaniu zmiennych wyjściowych ciągłych. Przykładem mogą być prognozy pogody czy predykcje trendów rynkowych.
Wśród popularnych technik regresji można wymienić prostą regresję liniową, regresję wieloczynnikową, drzewo decyzyjne, czy lasso.
Ta metoda uczenia nie wymaga nadzorowania. Komputer uczy się na nieoznakowanym zestawie danych i może przewidzieć wynik bez ludzkiej interwencji. Nienadzorowany algorytm grupuje nieuporządkowany zestaw danych, bazując na podobieństwach, różnicach i schematach w danych wyjściowych.
Tutaj za przykład posłuży nam zestaw danych zawierający zdjęcia pojemnika z bananami. Zdjęcia są nieznane modelowi, którego zadaniem jest rozpoznać i skategoryzować schematy związane z obiektami widocznymi na zdjęciach, takimi jak kolory, formy i różnice. Po dokonaniu klasyfikacji, komputer przewiduje wynik, będąc jednocześnie testowanym.
Nienadzorowane uczenie maszynowe dzielimy na kilka rodzajów:
– Redukcja wymiarów, w przypadku której redukowana jest liczba charakterystyk wejściowych w zestawie danych.
– Wykrywanie anomalii, w ramach którego rozpoznawane są przykłady odchyłu od normy.
– Klasterowanie, w przypadku którego z powiązanych ze sobą zdarzeń tworzy się grupy.
Uczenie półnadzorowane łączy w sobie założenia uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. W jego przypadku, algorytmy trenowane są z wykorzystaniem oznakowanych i nieoznakowanych zestawów danych, co eliminuje wady obu rozwiązań, z których czerpie.
Posłużmy się tutaj przykładem studenta. Na uniwersytecie, uczenie nadzorowane jest w zasadzie przyswajaniem wiedzy pod asystą nauczyciela, na przykład podczas zajęć. Uczenie nienadzorowane ma miejsce, gdy student przyswaja wiedzę samodzielnie.
Może on jednak również samodzielnie analizować dany koncept już po przekazaniu wiedzy przez nauczyciela. To właśnie nazwiemy metodą półnadzorowaną.
Uczenie przez wzmacnianie to proces bazujący na informacji zwrotnej. Komponent sztucznej inteligencji wykorzystuje metodę prób i błędów do samodzielnej oceny sytuacji, podjęcia działania, wyciągnięcia wniosków z doświadczeń i poprawy wydajności. Za każde właściwe działanie jest on nagradzany, a za każde niewłaściwe – karany. Szuka on więc sposobu na zdobycie maksymalnej ilości nagród.
W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, uczenie przez wzmacnianie nie polega na oznakowanych zbiorach danych, a sama nauka przebiega jedynie przez doświadczenie. Metodę tę wykorzystuje się w najróżniejszych obszarach, od teorii gier, przez teorię informacji po systemy wieloagentowe.
Uczenie przez wzmacnianie wykorzystuje następujące metody:
– Pozytywne uczenie przez wzmacnianie – Positive reinforcement learning – dodanie wzmacniania, na przykład nagrody, po określonym zachowaniu agenta zwiększa prawdopodobieństwo, że zachowanie powtórzy się w przyszłości.
– Negatywne uczenie przez wzmacnianie – proces poprawiania określonego nawyku, aby zapobiec negatywnym skutkom.
Naturalne przetwarzanie języka (NLP) to podtyp sztucznej inteligencji, którego celem jest doskonalenie umiejętności interpretacji mowy i tekstu przez komputery.
Lingwistyka obliczeniowa — oparte na regułach modelowanie językowe – jest wykorzystywane w NLP. Technologie te pozwalają komputerom „zrozumieć” tekst czy nagranie, interpretując cel, a nawet nastrój nadawcy komunikatu.
NLP stanowi bazę dla programów interpretujących tekst, odpowiadających na zapytania glosowe czy będących w stanie szybko podsumować duże ilości tekstu – nawet w czasie rzeczywistym. Bazujące na mowie urządzenia do nawigacji, cyfrowi asystenci, oprogramowanie typu speech-to-text, chatboty wykorzystywane w obsłudze klienta – wszystkie wykorzystują technologię naturalnego przetwarzania języka. Coraz częściej NLP stosuje się w rozwiązaniach firmowych celem ulepszenia operacji biznesowych, zwiększenia produktywności i uproszczenia krytycznych dla organizacji procedur.
Trudno stworzyć oprogramowanie właściwie interpretujące tekst czy mowę, ponieważ ludzki język jest pełen niejednoznaczności. Homonimy, homofomy, sarkkazm, idiomy, metafory, gramatyka i wyjątki oraz wariacje w strukturze zdań – to tylko niektóre elementy języka, których opanowanie wymaga lat. Mimo to, już teraz oprogramowanie AI porywa się na tworzenie poezji.
Inżynierowie ML uczą od samego początku aplikacje bazujące na przetwarzaniu naturalnego języka rozpoznawać i celnie interpretować komunikaty, aby zmaksymalizować ich przydatność. Na przykład, nasz zespół ML stworzył chatbota, który może funkcjonować jako wsparcie obsługi klienta w różnych branżach, od e-commerce po usługi energetyczne.
Wśród najpowszechniejszych zadań NLP można wymienić:
– Rozpoznawanie głosu (speech-to-text)— precyzyjna konwersja danych wejściowych w formie audio na formę tekstową. Każdy program, który odpowiada na polecenia czy zapytania głosowe, wymaga zastosowania technologii rozpoznawania głosu.
– Oznaczanie gramatyczne — określa gramatyczny charakter słowa, bazując na jego wykorzystaniu i kontekście.
– Analiza semantyczna — określa najlepsze słowo dla danej sytuacji.
– Koreferencja — określa, które słowa odnoszą się do danego podmiotu w tekście.
– Analiza sentymentu — wykrywa emocje w tekście.
– Naturalne generowanie tekstu — przetwarza ustrukturyzowane dane na ludzki język, odwrotnie do rozpoznawania mowy czy speech-to-text.
Algorytmy uczenia głębokiego wykorzystują sieci neuronowe, które muszą mieć więcej niż trzy warstwy węzłów. Warstwa wejścia, waga, odchylenie lub próg, oraz warstwa wyjścia to cztery podstawowe elementy sieci neuronowej.
Jakościowe dane są niezbędne w jakimkolwiek projekcie uwzględniającym uczenie maszynowe. Pomaga algorytmom uczenia maszynowego udoskonalać się wraz z upływem czasu.
Zestaw danych dla algorytmu uczenia maszynowego składa się z wierszy danych reprezentujących jedną instancję problemu (na przykład obserwację). Takie zestawy danych można podzielić na trzy elementy – zestaw treningowy, zestaw weryfikacyjny i zestaw testowy. Zestaw treningowy wykorzystuje się wyłącznie do uczenia modelu, zestaw weryfikacyjny służy natomiast do monitorowania procesu uczenia, a testowy – do sprawdzenia trafności obliczeń danego modelu z wykorzystaniem nieznanych mu danych.
Modele uczenia maszynowego wykorzystują trzy główne rodzaje danych: numeryczne, kategoryczne oraz szeregów czasowych.
Zebraliśmy pięć najpopularniejszych źródeł zestawów danych dla uczenia maszynowego.
Google Dataset Search Engine wdrożono we wrześniu 2018 roku. Platforma uwzględnia m.in. zestawienia globalnych temperatur czy statystyki z rynku mieszkaniowego. Każdy zestaw danych zawiera opis, datę udostepnienia oraz link do źródła.
Microsoft Research Open Data oferuje użytkownikom wyselekcjonowane darmowe zestawy danych. Aby uzyskać dostęp do wartościowych danych, inżynierowie ML mogą pobrać zestawy lub skopiować je do bazującej na usłudze chmurowej Data Science Virtual Machine.
AWS to jedna z najpopularniejszych chmur obliczeniowych. W ramach swoich zasobów oferuje ona liczne zestawy danych, zawartych w AWS Registry of Open Data. Wyszukiwanie, opisy oraz przykłady wykorzystania ułatwiają znalezienie odpowiedniego zestawu danych.
Baza danych UCI’s Machine Learning Repository oferuje publiczny dostęp do szerokiego zakresu materiałów. Zawiera ona niemal 500 zestawów danych, teorii domina oraz generatorów danych, UCI oddziela zestawy danych w zależności od rodzaju problemu, ułatwiając tym samym wyszukiwanie.
Rząd Stanów Zjednoczonych udostępnia publicznie całkiem sporo zestawów danych, Można wykorzystać je na potrzeby badań, wizualizacji danych, rozwoju aplikacji mobilnyc czy webowych, i wiele więcej. Na stronie Data.gov znajdziesz dane dotyczące m.in. edukacji, środowiska, rolnictwa czy bezpieczeństwa publicznego. Większość państw dysponuje podobnymi zestawami danych.
W ostatnich latach wzrosła liczba stanowisk w obszarze data science i uczenia maszynowego. Rozkwita zwłaszcza ta druga dziedzina, oferując specjalistom świetne perspektywy rozwoju.
Najbardziej dochodowe gałęzie technologii, jak big data, analiza predykcyjna, data mining oraz statystyka obliczeniowa, polegają mocno na uczeniu maszynowym.
Jeśli interesuje cię automatyzacja, dane i algorytmy, praca w obszarze machine learningmoże być dla Ciebie świetną opcją. Potrzebujesz przede wszystkim mocnych umiejętności badawczych. Przyda się również znajomość podstaw statystyki oraz znajomość języków programowania. Niezależnie od swojego zaplecza i umiejętności, jesteś w stanie zbudować karierę w ML.
Metody uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe nadzorowane uwzględnia regresję. Metoda ta przewiduje lub wyjaśnia wartość numeryczną w oparciu o poprzedzające ją dane, na przykład obliczając cenę nieruchomości na bazie poprzednich cen.
Metody regresji mogą być proste (jak regresja liniowa), ale też skomplikowane (regresja wieloraka, wielomianowa, sieci neuronowe). Warto zacząć od tej najprostszej, stopniowo doskonaląc umiejętności.
Metody klasyfikacji przewidują wartości klas. Klasyfikacja rozpoczyna się od regresji logistycznej, najprostszego modelu klasyfikującego. Możesz też skorzystać z nielinearnych klasyfikatorów takich jak drzewa decyzyjne, las losowy, sieci neuronowe czy Support Vector Machines.
Algorytmy klastrujące grupują powiązane ze sobą obserwacje. Wykorzystuje się je w uczeniu nienadzorowanym. Doprecyzowują one dane wyjściowe, zamiast wykorzystywać je na potrzeby uczenia.
Podejścia te łączą różne modele predykcyjne (uczenie nadzorowane) do poprawy jakości estymacji. Na przykład, technika lasu losowego łączy różne drzewa decyzyjne wytrenowane z wykorzystaniem wielu zestawów danych. Podejście łączone obniża niestabilność i przekłamania w wynikach dostarczanych przez model.
Uczenie maszynowe wykorzystuje się w najróżniejszych aplikacjach, Przykładem może być choćby silnik rekomendacji stojący za facebookową tablicą.
Facebook wykorzystuje uczenie maszynowe do customizacji tablicy dla każdego użytkownika. Jeśli często przerywa on scrollowanie, aby wczytać się w posty konkretnej grupy, algorytm zacznie podsuwać mu więcej podobnego contentu. Pracuje on za kulisami, aby wzmacniać pewne tendencje w aktywności online użytkowników. Jeśli zmienią się ich przyzwyczajenia, algorytm się do nich dostosuje.
Poza rekomendacjami, firmy mogą wykorzystywać uczenie maszynowe między innymi takich obszarach jak:
– Zarządzanie relacjami z klientem — oprogramowanie CRM może analizować emaile za pośrednictwem modeli machine learning i wskazywać priorytetowe zapytania ekipie sprzedażowej, Bardziej zaawansowane programy mogą nawet podsuwać im sugestie najtrafniejszych odpowiedzi.
– Business Intelligence — oprogramowanie analityczne wykorzystuje uczenie maszynowe do wykrywania potencjalnie wartościowych danych, schematów i anomalii.
Systemy informatyczne do zarządzania zasobami ludzkimi — modele uczenia maszynowego mogą być wykorzystywane przez systemy HR do filtrowania zgłoszonych kandydatur.
– Autonomiczne pojazdy — algorytmy ML umożliwiają pół autonomicznym pojazdom odróżnienie częściowo widocznych elementów na drodze i poinformowanie o nich kierowcy.
– Asystenci wirtualni — w ich przypadku często łączy się nadzorowane i nienadzorowane uczenie maszynowe, aby analizować mowę i dostarczać kontekst.
Korzystając z platform ML, użytkownicy mogą projektować, wdrażać i ulepszać algorytmy uczenia maszynowego. Platformy te automatyzują przepływy danych, ich przetwarzanie oraz optymalizację. Przekładają dane na insighty, wspierając świadome decyzje biznesowe i ulepszając dobra oraz usługi, w miarę jak firmy zbierają coraz więcej danych.
Platformy te umożliwiają również dzielenie się wiedzą, pozwalając użytkownikom wymieniać dane i modele za pośrednictwem narzędzi współpracy. Oferują również narzędzia do wizualizacji danych czy data augmentation. Niektóre mają też funkcje drag-and-drop, a wbudowane w nie algorytmy ułatwiają pracę inżynierom danych.
Wśród przykładów platform ML można wymienić MATLAB, IBM Watson Studio, Snowflake, Databricks Lakehouse Platform, czy TensorFlow.
Machine learning oferuje firmom szeroki przekrój zalet, już w tej chwili będąc kanwą dla całej rzeszy produktów i usług. Algorytmy ML pomagają firmom usługowym wykrywać klientów, którzy mogą ich opuścić.
Jeśli np. przestaniesz korzystać z karty kredytowej i otrzymasz maila z ofertą obniżenia raty oprocentowania, firma, z której usług korzystasz, prawdopodobnie używa uczenia maszynowego do zwiększania retencji.
Pomaga w tym również analiza sentymentu, która wyciąga cenny feedback z postów na social media, łącząc metody uczenia maszynowego oraz naturalnego przetwarzania języka. Uczenie maszynowe przyspiesza także procesy decyzyjne.
Firmy wykorzystują machine learning w swoich modelach, ponieważ umożliwia ono łatwe skalowanie operacji i otwiera przed nimi nowe perspektywy biznesowe. Niemniej jednak, wraz z możliwościami pojawiają się pewne wyzwania.
W dłuższej perspektywie, największym problemem w przypadku AI i ML są wymagane moce obliczeniowe, których alokacja wymaga czasu i zasobów, mogąc przesłaniać wysiłki związane z badaniami danych. Wersjonowanie danych, utrzymanie modeli, wdrożenie oprogramowania – planując implementację uczenia maszynowego, trzeba wziąć pod uwagę wszystkie te aspekty.
Obszar uczenia maszynowego bazuje na trzech głównych przepływach pracy, których połączeni bywa trudne. DevOps skupia się na zarządzaniu zasobami, infrastrukturą, oraz wizualizacji wyników. Data science – na gromadzeniu danych, przetwarzaniu ich oraz analizie modelu. Kolejnym ważnym przepływem pracy jest MLOps, czyli zestaw praktyk związanych z efektywnym wdrażaniem i utrzymaniem modeli ML.
Zmiany w tym obszarze mają ogromny wpływ na to, jak firmy korzystają z aplikacji opartych na uczeniu maszynowym. Popularny ostatnio model generatywny od OpenAI, czyli ChatGPT, jest tutaj świetnym przykładem. Oparty na sztucznej inteligencji chatbot jest w stanie pisać eseje, emaile, poezję, czy nawet kodować. OpenAi planuje wdrożyć na rynek ChatGPT Professional, płatną wersję, która eliminuje ograniczające użytkownika elementy i zmniejsza limit dziennego wykorzystania chatbota.
Algorytmy uczenia maszynowego mogą być wdrażane z większym sukcesem, gdy na horyzoncie pojawiają się nowe technologie. W przyszłości zastosowanie machine learning będzie się upowszechniać, a sama technologia będzie oferować coraz więcej zalet dla firm.
Upewnij się, że Twoja firma jest gotowa na monetyzację potencjału ML i zadbaj o wysokie ROI z danych, które udało jej się zgromadzić przez lata.
Nasz zespół ekspertów w dziedzinie ML chętnie pomoże Ci w znalezieniu najlepszych zastosowań uczenia maszynowego, które przyspieszą rozwój Twojego biznesu.
