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.